Иерархический фильтр частиц

Иерархический фильтр частиц расширяет последовательные Монте-Карло методы для моделей «состояние-пространство» с несколькими уровнями скрытых переменных. Частицы распространяются на каждом уровне иерархии, что позволяет методу одновременно отслеживать как динамику состояния на тонком уровне, так и медленно меняющиеся гиперпараметры, обеспечивая калиброванные апостериорные распределения на всех уровнях модели.