Latent variabla tidsserier är bland de mest använda verktygen från maskininlärning och tillämpad statistik. Dessa modeller har fördelen av att lära latent struktur både från bullriga observationer och från tidsbeställningen i data, där det antas att meningsfull korrelation struktur finns över tiden. Några välstrukturerade modeller, såsom det linjära dynamiska systemet med linjära-gaussiska observationer, har slutna metoder för att dra slutsatser (t.ex. Kalman Filter), men detta fall är ett undantag från den allmänna regeln att exakt bakre inferens i mer komplexa generativa modeller är intractable. Följaktligen är mycket arbete inom tidsseriemodellering inriktat på ungefärliga inferensprocedurer för en viss modellklass. Här utökar vi den senaste utvecklingen inom stokastisk variationell inferens för att utveckla en "svart-box" ungefärlig inferensteknik för latenta variabla modeller med latent dynamisk struktur. Vi föreslår en strukturerad Gaussian variation ungefärlig eftersida som bär samma intuition som standard Kalman filter-smother men, viktigast, tillåter oss att använda samma inference tillvägagångssätt för att approximera den bakre av mycket mer allmänna, icke-linjär latent variabla generativa modeller. Vi visar att vårt tillvägagångssätt återvinner korrekta uppskattningar när det gäller grundläggande modeller med sluten form bakåt, och mer intressant presterar bra i jämförelse med variationsbaserade tillvägagångssätt som utformats på ett skräddarsytt sätt för specifika icke-konjugat modeller.
En liknande svart låda variantal inference modell för tillståndsrymd modeller föreslås i REF.
Black box variational inference for state space models
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}