基于均匀化与时间条件因子化神经似然的SSDE近似MCMC方法

1. 12:00
   arXiv · Statistics Machine Learning

   基于均匀化与时间条件因子化神经似然估计的通用近似 MCMC 方法用于切换随机微分方程

   研究提出一种用于切换随机微分方程（SSDEs）的近似 MCMC 采样器，结合均匀化与因子化神经似然估计（FNLE）。该方法通过训练时间条件 FNLE 模型近似任意时间区间的 SDE 转移密度，无需解析可解的转移密度。在合成数据实验中，方法恢复了三种既有方法适用性有限的 SSDE 模型的 regime 路径与参数，并在真实数据集上检测到一次 regime 转换。

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 8）·Comparable change over 24 hours –

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.