Parameterslutsats för stokastiska differentialekvationer är utmanande på grund av förekomsten av en latent diffusionsprocess. Genom att arbeta med en EulerMaruyama diskretisering för diffusionen använder vi variationsinferens för att gemensamt lära oss parametrarna och spridningsvägarna. Vi använder en standard genomsnittlig-fält variations approximation av parametern bakre, och införa ett återkommande neuralt nätverk för att approximera den bakre för diffusionsvägarna villkorat av parametrarna. Detta neurala nätverk lär sig hur man ger Gaussian tillstånd övergångar som överbryggar mellan observationer som den konditionerade diffusionsprocessen gör. Den resulterande Black-box-slutmetoden kan tillämpas på alla SDE-system med ljusinställningskrav. Vi illustrerar metoden på ett LotkaVolterra-system och en epidemimodell, som producerar exakta parameteruppskattningar på några timmar.
REF använder stokastisk variationsinferens för att återställa lösningen av en given stokastisk differentialekvation.
Black-box Variational Inference for Stochastic Differential Equations
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}