I detta arbete lyfter vi fram ett samband mellan den stegvisa proximala metoden och stokastiska filter. Vi börjar med att visa att de proximala operatörerna sammanfaller, och därmed kan realiseras med, Bayes uppdateringar. Vi ger den explicita formen av uppdateringarna för den linjära regressionsproblem och visar att det finns en en-till-en korrespondens mellan den proximala operatören av den minsta-kvarts regression och Bayes uppdatering när föregående och sannolikheten är Gaussian. Vi utför sedan denna observation till en allmän sekventiell inställning: Vi betraktar den inkrementella proximala metoden, som är en algoritm för storskalig optimering, och visar att för en linjär-kvadratisk kostnadsfunktion, kan det naturligtvis realiseras av Kalman-filtret. Därefter diskuterar vi konsekvenserna av denna idé för icke-linjära optimeringsproblem där proximala operatörer i allmänhet inte kan realiseras. I sådana miljöer hävdar vi att det utökade Kalman-filtret kan ge ett systematiskt sätt att härleda praktiska förfaranden.
I REF är den stegvisa proximala metoden (IPM) kopplad till Kalmanfiltret.
The Incremental Proximal Method: A Probabilistic Perspective
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}