Den Gaussiska processtillståndsmodellen (GPSSM) är ett icke-linjärt dynamiskt system, där okända övergång och/eller mätkartläggningar beskrivs av GPS. Mest forskning i GPSSMs har fokuserat på stat estimering problem, d.v.s. att beräkna en bakre av latent tillstånd med tanke på modellen. Den viktigaste utmaningen för GPS har dock ännu inte lösts på ett tillfredsställande sätt: systemidentifiering, dvs. att lära sig modellen. För att ta itu med denna utmaning, vi införa en strukturerad Gaussian variationsmässig bakre fördelning över latent tillstånd, som parameteriseras av en igenkänningsmodell i form av en dubbelriktad recidiverande neurala nätverk. Inferens med denna struktur gör att vi kan återställa en bakre slätad över sekvenser av data. Vi tillhandahåller en praktisk algoritm för att effektivt beräkna en lägre gräns på marginalsannolikheten med hjälp av reparameteriseringstricket. Detta gör det dessutom möjligt att använda godtyckliga kärnor inom GPSSM. Vi visar att den lärda GPSSM effektivt kan generera rimliga framtida banor av det identifierade systemet efter att endast observera ett litet antal episoder från det sanna systemet.
Mot detta tillvägagångssätt, Eleftheriadis m.fl. REF föreslår en slutledningsmetod för att approximera den bakre delen av det latenta tillståndet med en markovstrukturerad Gaussisk fördelning parameteriserad av en igenkänningsmodell (dvs. bi-RNN).
Identification of Gaussian Process State Space Models
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}