机器学习时代如何实现贝叶斯公式？
系统与控制
2024-11-15 v1 系统与控制
最优化与控制
摘要
本章节包含关于贝叶斯公式在非线性滤波问题背景下意义的自包含介绍。统一地考虑了问题的离散时间和连续时间设定。在控制理论中，强调基于优化的解决方案方法，并讨论了该领域的历史发展（从1960年代起）。本章的核心包含贝叶斯公式的一种新型最优传输表述（由第一作者最近开发）及其与作者先前的联合工作（反馈粒子滤波器）的关系。该表述突出了最优传输理论如何被用来克服实现贝叶斯定律的一些数值挑战，通过启用机器学习（ML）工具的使用。
引用
@article{arxiv.2411.09653,
title = {How to implement the Bayes' formula in the age of ML?},
author = {Amirhossein Taghvaei and Prashant G. Mehta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.09653},
year = {2024}
}