Hierarchical Particle Filter
A hierarchical particle filter extends Sequential Monte Carlo to state-space models with multiple levels of latent variables. Particles are propagated at each level of the hierarchy, allowing the method to track both fine-grained state dynamics and slower-varying hyperparameters simultaneously, yielding calibrated posterior distributions across all levels of the model.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.