Abstrakt. Partikelinlärning (PL) ger tillståndsfiltrering, sekventiell parameterinlärning och utjämning i en allmän klass av tillståndsrymdmodeller. Vårt tillvägagångssätt utökar befintliga partikelmetoder genom att införliva uppskattningen av statiska parametrar via ett fullt anpassat filter som använder villkorlig tillräcklig statistik för parametrar och/eller tillstånd som partiklar. Tillståndsutjämning i närvaro av parameterosäkerhet löses också som en biprodukt av PL. I ett antal exempel visar vi att PL överträffar befintliga partikelfiltreringsalternativ och visar sig vara en konkurrent till MCMC.
Partikelinlärningsmetoden REF använder ett fullt anpassat filter för att lära sig parametrarna för en allmän klass av tillståndsmodeller genom att definiera en partikel approximation till den gemensamma bakre fördelningen av tillstånd och villkorlig tillräcklig statistik för de fasta parametrarna.
Particle Learning and Smoothing
{'venue': 'Statistical Science 2010, Vol. 25, No. 1, 88-106', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}