Conceitos essenciais
提案された正規化フローに基づく微分可能な粒子フィルター(NF-DPF)は、複雑な状態空間モデルのモデリングと有効な提案分布の設計に柔軟性を提供します。
Resumo
最近の研究では、異なる種類の粒子フィルターが開発されており、NF-DPFは他のDFP変種と比較して優れたパフォーマンスを示すことが示唆されています。NF-DPFはELBOで収束し、パラメータ推定誤差が最小です。AESMC-Bootstrapは収束速度が速い一方、パラメータ推定誤差が他の手法よりもわずかに大きい結果となりました。
Estatísticas
NF-DPFはELBOで収束し、パラメータ推定誤差が最小である。
AESMC-Bootstrapは収束速度が速い一方、パラメータ推定誤差が他の手法よりもわずかに大きい。
PFRNNはELBOで最高値を示し、パラメータ推定誤差が低い。