Kalman Filters är en av de mest inflytelserika modellerna av tidsvarierande fenomen. De erkänner en intuitiv probabilistisk tolkning, har en enkel funktionell form, och åtnjuta utbredd adoption i en mängd olika discipliner. Motiverade av de senaste variationsmetoderna för att lära sig djupa generativa modeller introducerar vi en enhetlig algoritm för att effektivt lära oss ett brett spektrum av Kalmanfilter. Av särskilt intresse är användningen av tidsmässiga generativa modeller för kontrafaktisk inferens. Vi undersöker effekten av sådana modeller för kontrafaktisk inferens, och i detta syfte introducerar vi datauppsättningen "Healing MNIST" där långsiktig struktur, buller och åtgärder tillämpas på sekvenser av siffror. Vi visar effektiviteten i vår metod för att modellera denna datauppsättning. Vi visar vidare hur vår modell kan användas för kontrafaktisk inferens för patienter, baserat på elektroniska patientjournaler för 8 000 patienter över 4,5 år.
Med hjälp av olika metoder introducerade Krishnan och medarbetare de djupa Kalman-filtren REF.
Deep Kalman Filters
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}