ICMLJun, 2023

图切换动态系统

PDF
TL;DR本篇论文提出了一种基于动态图表征物体之间的交互，并学习物体之间及物体内模式转换行为的图切换动力系统 (GRASS) 方法，并使用合成的 ODE 驱动的粒子数据集和现实世界的 Salsa 情侣舞蹈数据集为例，证明了该方法的优越性。
switching dynamical systemsinteracting objectsgraph-based approachmode-switching behaviortime series data
发现论文，激发创造
  • 无遗忘学习系统动力学

    通过连续学习模式切换图 ODE（MS-GODE）的新框架，能够持续学习不同动态的系统，并将系统特定的动态编码为模型参数上的二进制掩码，从而根据观测数据选择最可信的掩码，识别系统并相应地预测未来轨迹。

    Jun, 2024

  • 循环切换线性动态系统

    通过将数据分解为由简单动态单元解释的片段并研究这些切换的行为，我们展示了一种新的模型类型 —— 递归式切换线性动态系统，以提供更深入的洞察力，并利用近年来的算法进展在这些模型中使用近似推理使贝叶斯推理变得轻松、快速且可扩展。

    Oct, 2016

  • 贝叶斯非参数推断的线性动态系统转换

    使用贝叶斯非参数方法，将层次狄利克雷过程先验应用于两种切换动态模型，学习未知的持续光滑动态模式，同时推断动态依赖性的稀疏集，以学习具有变化状态维数的切换线性动态系统或具有变化自回归顺序的切换 VAR 过程，最终通过舞蹈蜜蜂序列、IBOVESPA 股票指数和机动目标跟踪应用程序展示模型的效用和灵活性

    Mar, 2010

  • 用于多尺度建模的树状结构循环切换线性动力学系统

    研究了一种多尺度的树形递归开关线性动态系统，使用贝叶斯采样程序和 Polya-Gamma 数据增强实现贝叶斯推断。这种模型旨在同时提供可解释的描述和更准确的预测，通过一系列合成和真实的案例，展示了这种模型在解释性和预测能力上优于现有的方法。

    Nov, 2018

  • 通过分层循环切换状态模型发现同步时间序列中的群体动力学

    我们提出了一种新的层次切换状态模型，可以以无监督方式进行训练，同时解释系统层面和个体层面的动态，通过观测到的链条在实体和系统层面之间的反馈来提高灵活性，通过实验验证了模型在预测未来个体行为方面的优越性，并能解释群体动态。

    Jan, 2024

  • 稀疏图线性动态系统

    该研究论文提出了一种新的联合图模型框架来填补现有的状态空间模型中静态图模型和基于因果关系的图模型之间的缺失。作者通过引入一个高效的块交替主要化极小化算法实现了该框架，并通过对合成和真实气象变化数据的实验验证了所提出模型和推断算法的有效性。

    Jul, 2023

  • 连续时间切换动态系统的马尔可夫链蒙特卡罗方法

    该文提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的新型推断算法，用于在连续时间模型中获得精确的后验过程的样本，实现了贝叶斯参数估计，并估计了扩散协方差。

    May, 2022

  • 基于图形的主动物质模型仿真推断

    本文研究了非平衡态下存在的集体系统，详细探讨了个体材料组分内部能量以及小扰动对整个系统流变性质的全球影响，利用模拟推断方法依据少量图像数据提取了集体系统参数的可行性，着重强调了复杂集体系统内部的结构关系是生成模型和数据更精确匹配的重要因素。

    Apr, 2023

  • 基于评分的随机微分方程系统的图生成建模

    提出了一种基于得分的图生成模型，采用连续时间框架下的新图扩散过程，通过随机微分方程系统对节点和边缘进行联合分布建模，并提出了适用于该过程的新颖得分匹配目标，通过求解反向扩散过程的方程系统高效采样。通过对多个数据集的验证，该方法在生成具有挑战性的现实世界图形时获得了优异的性能，并能够生成符合 训练分布的分子，表明其对于节点 - 边缘关系的建模具有有效性。

    Feb, 2022

  • 随机多目标系统的关系状态空间模型

    本文提出了一种基于关系状态空间模型 (R-SSM) 的序列分层潜变量模型，其利用图神经网络 (GNNs) 模拟多个相关对象的联合状态转移，同时提供了一种灵活的将关系信息纳入到多对象动态建模的方式，并且通过实验在合成和真实时间序列数据集上进行了验证。

    Jan, 2020