May, 2017

高斯过程状态空间模型的识别

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TL;DR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。
gaussian process state space modelnon-linear dynamical systemsystem identificationrecurrent neural networkmarginal likelihood
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 概率循环状态空间模型

    本篇论文提出了一种基于双重随机变分推断和高斯过程的可扩展训练算法，用于可靠地训练完全概率状态空间模型中的潜在状态时间相关性， 并在真实世界基准数据集集上评估了所提出的 PR-SSM 的效果与最先进的概率模型学习方法进行了比较

    Jan, 2018

  • 高效的贝叶斯学习高斯过程空间模型

    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。

    Jun, 2015

  • 高斯过程状态空间模型中的主动学习

    本文研究了高斯过程状态空间模型的主动学习。通过决定其输入，我们可以通过 GPSSM 最优地学习系统的潜在状态，以便选择最具信息量的输入。我们提出了两种逼近潜在状态下 GPSSM 的互信息的方法，并在多个物理系统中进行了评估。

    Jul, 2021

  • 用于动态变化场景的隐式参数循环状态空间模型

    介绍了一种名为 HiP-RSSMs 的框架，将相关动态系统参数化为低维潜在因素，并在真实世界的控制任务和仿真中表现出优于 RSSMs 和其他多任务模型的动态行为。

    Jun, 2022

  • 具有非高斯似然函数的状态空间高斯过程

    本文提供 GP 建模的全面概述和工具，并使用状态空间方法处理非高斯似然。该方法使得在 o（n）时间和内存复杂度下解决一维 GP 模型成为可能。我们提出将高效的状态空间方法与现有 infernece 方法相结合的手段，包括拉普拉斯近似，变分贝叶斯和 assumed density filtering 等方法。

    Feb, 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

  • 非线性状态空间模型的结构化推理网络

    本研究提出了一种统一算法，以高效学习一类广泛的线性和非线性状态空间模型为主，包括由深度神经网络建模的发射和转移分布，使用结构化变分逼近参数化的循环神经网络来模拟后验分布，同时学习编译的推理网络和生成模型。通过应用于合成和真实数据集，本算法展现了其可扩展性和通用性，并发现使用结构化的后验近似会导致具有显著更高留存的可能性的模型。

    Sep, 2016