Sekventiell Monte Carlo (SMC), eller partikelfiltrering, är en populär klass av metoder för provtagning från en svåråtkomlig målfördelning med hjälp av en sekvens av enklare mellanliggande fördelningar. Liksom andra viktiga provtagningsbaserade metoder är prestandan starkt beroende av förslagets fördelning: ett dåligt förslag kan leda till godtyckligt felaktiga uppskattningar av målfördelningen. I detta dokument presenteras en ny metod för att automatiskt anpassa förslaget med hjälp av en approximation av skillnaden mellan den verkliga eftersläpningen och fördelningen av förslaget. Metoden är mycket flexibel, tillämplig på alla parameteriserade förslag distribution och den stöder online och batch varianter. Vi använder det nya ramverket för att anpassa kraftfulla förslagsdistributioner med rika parameteriseringar baserade på neurala nätverk som leder till Neural Adaptive Sequential Monte Carlo (NASMC). Experiment visar att NASMC avsevärt förbättrar slutsatsen i en icke-linjär rymdmodell som överträffar adaptiva förslagsmetoder, inklusive Extended Kalman och Unscented Partikelfilter. Experiment visar också att förbättrad inferens leder till förbättrad parameterinlärning när NASMC används som subrutin för partikelmarginal Metropolis Hastings. Slutligen visar vi att NASMC kan träna en neural nätverksbaserad djupt återkommande generativ modell som uppnår resultat som konkurrerar med toppmoderna för polymorfisk musikmodellering. NASMC kan ses som att överbrygga gapet mellan adaptiva SMC-metoder och det senaste arbetet i skalbar, svart-box variationell slutledning.
Vårt arbete är nära relaterat till de senaste framstegen med neurala adaptiva förslag för sekventiell Monte Carlo (NASMC) REF.
Neural Adaptive Sequential Monte Carlo
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}