state-space models | BriefGPT

关键词state-space models

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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
PDF6 years ago
关于嵌入式隐马尔可夫模型和粒子马尔可夫链蒙特卡罗方法
本文介绍了嵌入的隐马可夫模型（EHMM）采样方法，一种用于非线性非高斯状态空间模型状态推断的马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）技术，并介绍了一种 PMCMC 方法，通过调整 PMCMC 算法在 EHMM 框架下，我们提出了一种新的粒子滤波器型（
PDF8 years ago
使用贝叶斯结构时间序列模型推断因果影响
本文提出了一种基于扩散回归状态空间模型的方法，用于推断经济学干预措施对于市场结果指标的因果影响，相较于差异 - 差异方案，该模型有助于灵活适应多种变异来源，并在模拟和实际数据上进行了验证。
PDF9 years ago
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。
PDF10 years ago
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。
PDF11 years ago
通过近似贝叶斯计算推断 SDE 模型
该论文提出一种基于 ABC-MCMC 算法的贝叶斯推断方法，用于在具有随机性系统中求解高维随机微分方程。研究重点在于描述了状态空间模型的 SDE，并提供了 MATLAB 软件包来实现算法的仿真研究结果。
PDF12 years ago
加权样本的极限定理及其在顺序蒙特卡罗方法中的应用
本文针对顺序蒙特卡罗方法进行了渐近分析，建立了大数定理和不变原理。作者引入 “加权样本” 一致性和渐近正态性的概念，并导出了构建顺序蒙特卡罗方法中用到的突变和选择过程保留这些属性的条件。作者分析了应用于状态空间模型中的 SMC 算法，展示了
PDF19 years ago