Jun, 2015

高效的贝叶斯学习高斯过程空间模型

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TL;DR本文介绍了一种用高斯过程状态空间模型进行高效贝叶斯学习的方法，其中高斯过程投影到利用先验协方差结构导出的一组近似特征函数集合上。通过谨慎设计的粒子 MCMC 算法，可以在这种模型家族下进行学习。相比传统的系统识别工具或现有的学习方法，我们在模型不确定性的可靠量化方面表现更具竞争力。
发现论文，激发创造
  • 利用粒子 MCMC 对高斯过程状态空间模型进行贝叶斯推断和学习

    通过向状态转移动力学分布中添加高斯过程先验，结合分析型建模和蒙特卡罗采样器进行直接联合平滑分布推断的方法，提出了一种非线性非参数状态空间模型的完全贝叶斯方法。

    Jun, 2013

  • 变分高斯过程状态空间模型

    该论文介绍了利用稀疏高斯过程进行非线性状态空间建模的高效变分贝叶斯学习的过程，以及后续的可处理的非线性动态系统建模、模型容量和计算成本的平衡、避免过度拟合以及使用混合推理方法（变分贝叶斯和顺序蒙特卡洛）进行主算法等。

    Jun, 2014

  • 高斯过程状态空间模型的识别

    本文介绍了 Gaussian 过程状态空间模型，并探讨最大的挑战 —— 系统识别，提出了基于双向循环神经网络的结构化高斯变分后验分布来处理推断问题，并使用重参数化技巧有效计算边缘似然的下界，可以在观察到真实系统的少量数据后生成可信赖的未来轨迹。

    May, 2017

  • 高斯过程学习非线性动力学

    科学机器学习中，通过贝叶斯推断模型参数，利用状态数据和相关性构建似然函数，从而学习非线性动力学模型。

    Dec, 2023

  • 可扩展贝叶斯状态空间模型的变分推断与 SMC 取样算法

    本文提出了一种可扩展的近似贝叶斯推断方法，在泛型状态空间模型中，相较于粒子 MCMC 提供了动态潜在状态和模型静态参数的完全贝叶斯推断，从而在多元随机波动模型和自激兴奋点过程模型中实现了可扩展的推断。

    May, 2018

  • 集合卡尔曼滤波辅助变分推断在高斯过程态空间模型中的应用

    通过集成卡尔曼滤波器（EnKF）近似推断隐藏状态的后验分布，我们提出了一种改进的变分推断方法，有效地训练高斯过程状态空间模型（GPSSM），并在学习和推断性能方面优于现有方法。

    Dec, 2023

  • 高斯过程状态空间模型本地主动学习

    本文提出了一种基于高斯过程状态空间模型的主动学习策略，旨在获取状态操作空间有界子集上的准确模型，并通过模型预测控制集成探索过程中收集的信息和自适应改进探索策略。

    May, 2020

  • 一种用于学习非线性动态系统的灵活状态空间模型

    本文介绍了一种基于基函数扩展表达的非线性状态空间模型，通过连接高斯过程发展先验条件对系数进行学习，进而使用最先进的序贯蒙特卡罗方法进行系数学习，结果表明该方法在经典基准数据集和真实数据上取得了良好的结果。

    Mar, 2016

  • 状态空间高斯过程模型中的快速变分学习

    该论文提出了一种使用 Kalman 递归实现线性时间推断的方法，避免了数值不稳定和收敛问题，通过实现该方法，解决了在处理非高斯似然时所遇到的麻烦，同时达到了快速稳定的变分推断效果，可处理包含百万数据点的时间序列的状态空间高斯过程模型。

    Jul, 2020

  • 多维高斯过程状态空间模型的高效建模与推断

    高斯过程状态空间模型（GPSSM）中引入了高效变换的高斯过程（ETGP）以及归一化流来有效地建模高维潜在状态空间中的转换函数，从而提高了模型的计算效率。此外，我们还开发了相应的变分推断算法，通过数量和计算复杂性的比较，优于现有方法。实验结果验证了该方法的效率，并证明其与现有方法相比具有相似的推断性能。

    Sep, 2023