Hierarkisk partikelfilter
Et hierarkisk partikelfilter udvider sekventiel Monte Carlo til tilstandsrrummodeller med flere niveauer af latente variable. Partikler propagere på hvert niveau af hierarkiet, hvilket tillader metoden at spore både finkornede tilstandsdynamikker og langsommere varierende hyperparametre samtidigt, hvilket giver kalibrerede posteriorfordelinger på tværs af alle niveauer af modellen.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Briers, M., Doucet, A. & Maskell, S. (2010). Smoothing algorithms for state-space models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 62(1), 61-89. DOI: 10.1007/s10463-009-0236-2 ↗
- Chopin, N., Jacob, P. E. & Papaspiliopoulos, O. (2013). SMC2: an efficient algorithm for sequential analysis of state-space models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 75(3), 397-426. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2012.01046.x ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Particle Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/da/bayesian/hierarchical-particle-filter
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Hierarkisk Bayesiansk InferensBayesiansk↔ compare
- Hierarkisk Markov Chain Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Kalman-filterBayesiansk↔ compare
- Partikelfilter (sekventiel Monte Carlo)Bayesiansk↔ compare
- Sekventiel Monte CarloBayesiansk↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →