Jun, 2023

基于深度高斯马尔科夫随机场的图结构动态系统

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TL;DR该论文提出了一种基于图结构状态空间模型的概率推理方法，利用深度学习和高斯马尔可夫随机场的有原则的推理方法，定义简单的空间和时间图层，并通过变分推理从单个时间序列中高效地学习出灵活的时空先验分布，可缩放地采样出闭合的后验。
probabilistic inferencestate-space modelsgraph-structureddeep learningvariational inference
发现论文，激发创造
  • 可扩展的基于高斯马尔科夫随机场的通用图模型

    提出了一种新颖的、基于高斯马尔可夫随机场并利用多层结构的深度高斯马尔可夫随机场模型，该模型在大规模图数据上具有良好的可扩展性和灵活性，并利用变分推断的方法进行高效训练和预测。在多个实验数据集上，该模型都表现出了比其他贝叶斯和深度学习方法更好的性能表现。

    Jun, 2022

  • 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

  • 交互动力系统的深度状态空间模型的廉价和确定性推理

    本文提出了一种基于图神经网络的深度状态空间模型，用于建模交互式动态系统，且预测分布为多峰高斯混合模型，同时提出了结构化的协方差近似方法，可以适用于具有多个智能体的系统，并在自动驾驶数据集上进行了测试并与现有技术进行了比较。

    May, 2023

  • 深度结构化模型学习

    此研究旨在将马尔可夫随机场与深度学习相结合，提出了一个训练算法，可以学习结构化模型和深度特征，以提高多个随机变量的预测性能。该算法在预测词汇和图像多分类上均具有重要的性能提高。

    Jul, 2014

  • 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

  • 用于高效视频分割的深度时空随机场

    本研究提出了一种名为 VideoGCRF 的方法，采用深度高斯条件随机场对密集连接的时空图进行精确和高效的推断，能够与现代深度网络一起进行端到端的视频理解训练，并在语义分割和实例分割的任务中呈现出实证上的优越性。

    Jul, 2018

  • 深度生成马尔可夫状态模型

    提出了一种深度生成马尔可夫状态模型（DeepGenMSM）学习框架，用于推断亚稳定动态系统和预测轨迹。经过对时间序列数据的无监督训练后，模型可以对长时间动力学进行分析和预测系统演化，同时生成物理合理的结构。

    May, 2018

  • 稀疏高斯图模型的贝叶斯结构学习

    本文介绍了一种基于贝叶斯框架的高斯图模型确定方法，它是基于连续时间出生 - 死亡过程的转维度马尔可夫链蒙特卡罗方法。该方法易于实现，在高维图形方面具有计算可行性，验证表明该方法在收敛、图形空间中的混合和计算时间方面优于替代贝叶斯方法，并应用于基因表达研究中。

    Oct, 2012

  • 无采样概率深度状态空间模型

    提出了一种基于神经网络的确定性推理算法，用于训练和测试具有未知参数形式的概率深度状态空间模型，实验结果表明该方法在预测性能和计算预算方面具有卓越的平衡性。

    Sep, 2023