심층 가우시안 과정 기반 상태 공간 모델의 순차적 추정

Keskeiset käsitteet

본 논문은 상태 공간 모델과 심층 상태 공간 모델의 미지 변수들을 순차적으로 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근법은 랜덤 특징 기반 가우시안 과정을 활용하여 비선형 잠재 프로세스와 조건부 선형 미지 변수를 효과적으로 추정한다. 또한 앙상블 학습을 통해 잠재 프로세스 추정의 분산을 줄이고 관측치 예측의 성능을 향상시킨다.

Tiivistelmä

본 논문은 상태 공간 모델(SSM)과 심층 상태 공간 모델(DSSM)의 미지 변수들을 순차적으로 추정하는 방법을 제안한다.

1. 상태 공간 모델:

• 상태 전이 방정식과 관측 방정식으로 구성
• 상태 전이 방정식은 랜덤 특징 기반 가우시안 과정으로 모델링
• 관측 방정식도 랜덤 특징 기반 가우시안 과정으로 모델링
• 상태 변수와 모델 매개변수를 순차적으로 추정

2. 심층 상태 공간 모델:

• 다중 은닉층으로 구성된 심층 구조
• 각 은닉층의 상태 변수와 관측 변수를 랜덤 특징 기반 가우시안 과정으로 모델링
• 최하층의 상태 변수가 전체 모델의 root 프로세스
• 순차적 추정 시 하위층에서 상위층으로 추정 진행

3. 앙상블 학습:

• 다양한 커널 함수를 활용하여 앙상블 구성
• 각 앙상블 멤버의 추정치를 결합하여 최종 추정치 도출
• 앙상블 학습을 통해 추정 성능 향상

전반적으로 제안된 방법은 상태 공간 모델과 심층 상태 공간 모델의 미지 변수들을 효과적으로 순차적으로 추정할 수 있으며, 앙상블 학습을 통해 추정 성능을 향상시킬 수 있다.

Tilastot

x[1]
t = 0.9x[1]
t−1 + 0.5 sin(x[2]
t−1) + u[1]
t
x[2]
t = 0.5 cos(x[1]
t−1) + 0.9x[2]
t−1 + u[2]
t
yt = 0.3 sin(x[1]
t ) −0.3x[1]
t + 0.2x[2]
t +0.25x[1]
t x[2]
t + (0.05x[1]
t )2 + 0.01(x[1]
t )3 −0.25x[1]
t /(1 + (x[2]
t )2) + vt

Lainaukset

없음

Tärkeimmät oivallukset

Sequential Estimation of Gaussian Process-based Deep State-Space Models

by Yuhao Liu,Ma... klo arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2301.12528.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

심층 구조를 활용하는 이유는 무엇인가

심층 구조를 활용하는 이유는 모델의 용량을 향상시키고 모델이 다양한 수준의 추상화를 학습할 수 있기 때문입니다. 심층 구조를 통해 각 층은 이전 층의 표현을 기반으로 더 복잡한 특징을 학습하고 데이터의 다양한 수준의 특징을 효과적으로 추출할 수 있습니다. 이는 모델의 성능을 향상시키고 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

제안된 앙상블 학습 방법 외에 다른 앙상블 기법은 어떤 것이 있을까

앙상블 학습 방법 외에도 부스팅, 배깅, 스태킹 등 다양한 앙상블 기법이 있습니다. 부스팅은 약한 학습기를 연속적으로 학습시켜 강력한 모델을 만드는 방법이며, 배깅은 데이터를 샘플링하여 여러 모델을 학습시키고 결과를 결합하는 방법입니다. 스태킹은 여러 다른 모델의 예측 결과를 입력으로 받아 최종 예측을 수행하는 방법입니다.

본 연구에서 다루지 않은 다른 응용 분야에서는 어떤 방식으로 활용될 수 있을까

본 연구에서 다루지 않은 다른 응용 분야에서는 GP-DSSM을 활용하여 금융 시장 예측, 의료 진단 및 예측, 환경 모니터링 및 예측, 로봇 제어 및 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. GP-DSSM은 시계열 데이터 및 복잡한 시스템의 모델링과 예측에 유용하며, 심층 구조를 통해 더 복잡한 패턴 및 관계를 학습할 수 있어 다양한 응용 가능성을 가지고 있습니다.