Abstract-State-space modellering av icke-stationära naturliga signaler är en notoriskt svår uppgift. Som ett resultat av sammanhangsbrytare bör modellens minnesdjup helst anpassas online. Stabiliserad linjär glömska (SLF) har föreslagits som en elegant metod för state-space tracking i sammanhangsskiftande miljöer. I praktiken leder SLF till tillstånds- och parameteruppskattningsuppgifter för vilka det inte finns några analytiska lösningar. I litteraturen har man kommit fram till några ungefärliga lösningar med hjälp av särskilda modellförenklingar. I detta dokument föreslås ett alternativt tillvägagångssätt, där SLF beskrivs som en slutsats om en generativ probabilistisk modell. SLF utförs sedan av ett varierat meddelande som passerar algoritmen på en faktorgraf representation av den generativa modellen. Detta tillvägagångssätt har ett antal fördelar jämfört med tidigare arbeten. För det första är variabelt meddelande som passerar (VMP) ett automatiserat förfarande som anpassar sig på lämpligt sätt under förändrade modellantaganden. Detta underlättar sökandet efter den bästa modellen. För det andra sträcker sig VMP lätt till att uppskatta modellparametrar. För det tredje gör den modulära sammansättningen av faktorgraframen att SLF kan användas som en klickfunktion i ett stort antal komplexa modeller. Den föreslagna metodens funktionalitet verifieras genom simulering av en SLF-state-space-modell i en kontextskiftande datamiljö.
I Stabilized Linjär Glömning, en Bernoulli tidigare med en Beta hyperprior har föreslagits för blandningen vikt REF.
Variational stabilized linear forgetting in state-space models
{'venue': '2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}