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Feb, 2019
粒子流贝叶斯规则
Meta Particle Flow for Sequential Bayesian Inference
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Xinshi Chen, Hanjun Dai, Le Song
TL;DR
本文提出了一个基于粒子流的贝叶斯规则实现，使用ODE基础的神经算子将粒子从先验物到后验物进行传输，通过元学习能够对算子的神经参数进行训练，从而使算子能够推理出个体观测对后验物的影响，从而在不同的先验物、观测和顺序贝叶斯推理中进行泛化。我们在几个典型的高维例子中展示了我们的粒子流Bayes算子的泛化能力。
Abstract
We present a
particle flow
realization of
bayes' rule
, where an ODE-based
neural operator
is used to transport particles from a prior to i
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