Partikelfilter (PF) är kraftfulla provtagningsbaserade inferens/lärande algoritmer för dynamiska Bayesiska nätverk (DBN). De tillåter oss att på ett principfast sätt behandla alla typer av probabilitetsfördelning, icke-linjäritet och icke-stationaritet. De har förekommit i flera fält under namn som "kondensation", "sekvens Monte Carlo" och "överlevnad av de starkaste". I denna pa per, visar vi hur vi kan utnyttja strukturen av DBN för att öka effektiviteten av parti cle filtrering, med hjälp av en teknik som kallas Rao Blackwellisation. I huvudsak, detta tar några av variablerna, och marginaliserar ut resten exakt, med Kalman filter, HMM filter, korsning träd algoritm, eller någon annan ändlig dimensional optimal filter. Vi visar att Rao Blackwellised partikelfilter (RBPF) leder till mer exakta uppskattningar än standard PFs. Vi demonstrerar RBPFs på två problem, nämligen icke-stationär online regression med radial ba sis funktion nätverk och robot lokalisering och kartbyggnad. Vi diskuterar också andra potentiella plikationsområden och ger referenser till några finita dimensionella optimala filter.
En lösning på detta problem är det Rao-Blackwelliserade partikelfiltret REF.
Rao-Blackwellised Particle Filtering for Dynamic Bayesian Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}