一般状态空间模型后向变分推理中的加性平滑误差
Mathis Chagneux、Elisabeth Gassiat、Pierre Gloaguen、Sylvain Le Corff; 25(28):1−33, 2024.
摘要
我们使用变分推理来考虑一般状态空间模型中的状态估计问题。对于使用与实际联合平滑分布相同的后向分解定义的泛型变分族，我们在混合假设下建立了加性状态泛函期望的变分近似引起的误差，该误差在观测数中最多呈线性增长。这种保证与使用标准蒙特卡罗方法近似平滑分布的已知上界一致。我们使用基于反向参数化和基于使用正向分解的替代方案的最新变分解来说明我们的理论结果。该数值研究为状态空间模型中基于神经网络的变分推理提供了指导。
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