Stat-rymd modeller har framgångsrikt använts i mer än femtio år inom olika områden av vetenskap och teknik. Vi presenterar ett förfarande för effektiv variation Bayesian lärande av icke-linjära state-space modeller baserade på gles Gaussiska processer. Resultatet av lärandet är en dragbar baksida över ickelinjära dynamiska system. I jämförelse med konventionella parametriska modeller erbjuder vi möjligheten att enkelt byta bort modellkapacitet och beräkningskostnader samtidigt som vi undviker övermontering. Vår huvudalgoritm använder en hybrid inference metod som kombinerar variations Bayes och sekventiell Monte Carlo. Vi presenterar även tillägg till stokastiska variationsinferenser och online-inlärning.
För att ta itu med denna ineffektivitet föreslog Ref en hybrid inference-metod som kombinerar variationsinferens och sekventiell Monte Carlo.
Variational Gaussian Process State-Space Models
{'venue': 'R. Frigola, Y. Chen and C. E. Rasmussen. Variational Gaussian Process State-Space Models, in Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}