Statsrymdsmodeller används framgångsrikt inom många områden inom vetenskap, teknik och ekonomi för att modellera tidsserier och dynamiska system. Vi presenterar en helt Bayesiansk strategi för att dra slutsatser och lära (dvs. Tillståndsuppskattning och systemidentifiering) i icke-linjära icke-parametriska state-space-modeller. Vi placerar en Gaussian process innan över staten övergång dynamik, vilket resulterar i en flexibel modell som kan fånga komplexa dynamiska fenomen. För att möjliggöra effektiv slutledning marginaliserar vi över övergångsdynamiken funktion och härleder direkt den gemensamma utjämning distribution med hjälp av speciellt skräddarsydda partikel Markov Chain Monte Carlo provtagare. När ett prov från utjämningsdistributionen beräknas kan den prediktiva fördelningen för tillståndsövergången formuleras analytiskt. Vårt tillvägagångssätt bevarar modellens fullständiga icke-parametriska expressivitet och kan använda sig av glesa Gaussiska processer för att avsevärt minska beräkningskomplexiteten.
REF följde en Bayesian behandling av problemet och föreslog en inference mekanism baserad på partikel Markov kedja Monte Carlo.
Bayesian Inference and Learning in Gaussian Process State-Space Models with Particle MCMC
{'venue': 'Published in NIPS 2013, Advances in Neural Information Processing Systems 26, pp. 3156--3164', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}