一种用于同步滤波与参数估计的块坐标下降近端方法
机器学习
2019-05-28 v2 机器学习
摘要
我们提出并分析了一种用于 ODE 模型同步滤波与参数估计的块坐标下降近端算法(BCD-prox)。正如我们在维度高达 d=40 的 ODE 系统上所展示的,与最先进方法相比,BCD-prox 表现出更强的鲁棒性(对噪声、参数初始化和超参数)、更短的训练时间,以及滤波状态和估计参数精度的提升。我们展示了 BCD-prox 如何与多步数值离散化结合使用,并在包含实际感兴趣系统的假设下建立了 BCD-prox 的收敛性。
引用
@article{arxiv.1810.06759,
title = {A Block Coordinate Descent Proximal Method for Simultaneous Filtering and Parameter Estimation},
author = {Ramin Raziperchikolaei and Harish S. Bhat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.06759},
year = {2019}
}
备注
18 pages, ICML 2019