Exakt övervakning i dynamiska Bayesian networks är intractable, så ungefärliga algo ritms är nödvändiga. Detta dokument presenterar en ny familj av ungefärliga övervakning al gorithms som kombinerar de bästa egenskaperna hos partikelfiltrering och Boyen-Koller meth ods. Våra algoritmer upprätthåller en ungefärlig representation tron tillstånd i form av uppsättningar av faktoriserade partiklar, som kor svarar på prover av kluster av statliga variabler. Empiriska resultat visar att vår al gorithms överträffar både vanlig partikelfiltrering och Boyen-Koller-algoritmen på stora system. Målet med probabilistisk övervakning är att upprätthålla lögner, i form av sannolikhetsfördelningar över tillståndsvariabler, om tillståndet i ett dynamiskt evolverande system. Den grundläggande slutsatsen är att producera det nya trostillståndet med tanke på det tidigare trostillståndet och de nuvarande iakttagelserna. Detta steg måste utföras i realtid och med rimlig noggrannhet. Övervakning är ett svårt problem. Även när en kompakt repre sentation som ett dynamiskt Bayesianskt nätverk används, kostnaden för att uppdatera trostillståndet exakt är exponentiell i antalet tillståndsvariabler. Därför behövs ungefärliga övervakningsalgoritmer. I detta dokument presenteras nya algoritmer för övervakning i högdimensionella tillståndsrymder. Två huvudsakliga ungefärliga övervakningsalgoritmer har utvecklats. Båda använder en ungefärlig representation av trostillståndet, och propagerar för detta genom dynamiken och observationer vid varje steg. I den första algoritmen, partikelfiltrering [5], representeras trostillståndet av en uppsättning prover av möjliga tillstånd. Detta arbete stöddes av NASA-anslaget NCC2-1236. Partikelfiltrering (PF) har den attraktiva egenskapen att approximationen konvergerar till den exakta lösningen i gränsen för ett oändligt antal prover. Det har också en "någon-real-time" egendom som antalet prover kan justeras för att fylla hur mycket tid som finns tillgänglig för slutledning vid varje tidpunkt. Emellertid kan variansen av metoden vara mycket hög, särskilt i högdimensionella utrymmen, och alltför många partiklar kan behövas för anständiga approximationer. Den andra ungefärliga övervakningsalgoritmen är algoritmen Boyen-Koller [2] (BK), som faktorer be lief-tillståndet till en produkt av små termer. Även om factoring introducerar fel, det förväntade felet växer inte över tid. Det fungerar också bra i praktiken för medelstora modeller. En mycket komplex modell med hög dimension kan dock inte delas upp rimligt i fac tors som är tillräckligt små för att lagra och föröka sig i realtid. Detta papper utforskar algoritmer som kombinerar riktiga band av både PF och BK algoritmer. Den grundläggande idén är att representera trostillståndet med hjälp av uppsättningar av fac tored partiklar. Varje uppsättning innehåller faktoriserade partiklar som anger värden för en delmängd av tillståndsvariablerna. Ur BK-algoritmens synvinkel är en uppsättning faktoriserade partiklar en approximation till marginalfördelningen över variablerna i uppsättningen. Detta gör det möjligt att lagra och sprida faktorer som annars skulle vara för stora. Ur PF-synpunkt projicerar denna metod partiklarna ner på undergrupper av variabler i slutet av varje steg, och förenar sedan dessa projicerade partiklar i nästa steg. Denna projekt-join operation inför partiskhet i samplingsprocessen, liknande den partiskhet som infördes av BK-algoritmen. Denna partiskhet kompenseras dock väl av en minskning av variansen i filtreringsprocessen. Våra experimentella resultat visar att faktorpartiklar ständigt överträffar PF på en mängd olika modeller. Fur termore, faktoriserade partiklar uppnår fördelarna med BK på modeller som är för stora för BK själv.
Systemet med Faktoriserad partikelfiltrering (FPF) minskar ytterligare skattningsfel genom att tillämpa PF-systemet på metoden med BK-faktorbaserad uppskattning.
Factored Particles for Scalable Monitoring
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}