粒子过滤器教程-UCL发现

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粒子过滤器教程

斯佩肯布里克，M;(2016) 粒子过滤器教程。 数学心理学杂志, 73第140-152页。 2016年10月10日/j.jmp.2016.05.006. 绿色开放通道

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本教程旨在介绍粒子过滤器以及更一般的顺序蒙特卡罗（SMC）。这些技术允许在复杂的动态状态空间模型中进行贝叶斯推理，并且在过去几十年中变得越来越流行。通过示例详细讨论了SMC的基本构建块——顺序重要性抽样和重抽样。最后一个例子给出了一个粒子滤波器，用于估计概率类别学习任务中的时变学习率。

类型：	第条
标题：	粒子过滤器教程
打开访问状态：	UCL Discovery提供了开放访问版本
内政部：	2016年10月10日/j.jmp.2016.05.006
发布者版本：	http://dx.doi.org/10.1016/j.jmp.2016.05.006
语言：	英语
其他信息：	© 2016. 本手稿版本根据知识共享署名非商业非衍生4.0国际许可证（CC BY-NC-ND 4.0）出版。本许可证允许您共享、复制、分发和传输个人和非商业用途的作品，前提是作者和出版商的归属明确。有关CC BY许可证的更多详细信息，请访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0。访问最初可能会受到出版商的限制。
关键词：	颗粒过滤器；序贯蒙特卡罗；状态空间模型；序贯贝叶斯推理
UCL分类：	伦敦大学学院伦敦大学学院>教务长和副教务长办公室>生命与医学院伦敦大学学院>首席和副首席办公室>生命与医学院>脑科学学院伦敦大学学院>首席和副首席办公室>生命与医学院>脑科学学院>心理学和语言科学部伦敦大学学院>首席和副首席办公室>生命与医学院>脑科学学院>心理学和语言科学部>实验心理学
URI（URI）：	https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/11508064

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