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J-GLOBAL ID：201902228679603603   整理番号：19A0512137

高次元状態空間モデルにおける近似平滑化とパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Approximate Smoothing and Parameter Estimation in High-Dimensional State-Space Models

著者 (2件)： Finke Axel (Department of Statistical Science, University College London, London, U.K.) ,  Singh Sumeetpal S. (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 22  ページ： 5982-5994  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 逐次モンテカルロ法(粒子フィルタ)による高次元状態空間モデルのクラスにおける平滑化を実行するための近似アルゴリズムを提案した。高次元において,状態空間の次元で指数関数的に成長する,非常に多数のモンテカルロ試料(粒子)が,通常,有用な滑らかさを得るために必要とされる。ブロッキング近似を用いて,このモデルの空間エルゴード性特性を利用して,次元のこの曲線を回避した。従って,時間的に再帰的に計算でき,空間で平行な近似的なスモークを得ることができる。最初に,著者らのブロックされた滑らかさのバイアスが,時間層とモデル次元において一様に制限されることを示した。次に,粒子によりブロックされた滑らかさを近似し,ブロックされた粒子の理想化されたバージョンの漸近分散を導出し,分散がモデルの次元によりもはや悪影響を受けないことを示した。最終的に,著者らは著者らの方法を用いて,100次元状態空間モデルにおける確率的勾配上昇および確率的期待値最大化アルゴリズムを介して最大尤度推定を行うことに成功した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バイアス ,  モンテカルロ法 ,  平滑度 ,  煙 ,  ブロッキング ,  *近似法 ,  最尤法 ,  *パラメータ推定 ,  *高次元 ,  エルゴード性 ,  *平滑化
準シソーラス用語： 漸近分散 ,  *状態空間 ,  粒子フィルタ ,  *状態空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高次元 ,  状態空間モデル ,  近似 ,  平滑化 ,  パラメータ推定