Notice bibliographique
Résumé
This chapter covers the Bayesian filtering algorithms that deploy deep learning to build state-space models from raw data. Variational inference and amortized variational inference are reviewed, which are used to estimate an approximate posterior through reformulating the inference problem as an optimization problem aimed at minimizing the Kullback–Leibler divergence between the true and the approximate posteriors. A number of deep learning-based filtering algorithms are inspired by variational autoencoders. Such filters are trained by optimizing the evidence lower bound. The presented deep learning-based filtering algorithms include deep Kalman filter, backpropagation Kalman filter, differentiable particle filter, deep Rao–Blackwellized particle filter, deep variational Bayes filter, and Kalman variational autoencoder. Then, deep variational information bottleneck is reviewed, which aims at providing an optimal representation in terms of a trade-off between complexity of the representation and its predictive power. The issue of robustness is discussed by presenting the Wasserstein distributionally robust Kalman filter. Hierarchical invertible neural transport is presented, which can provide both the joint and the conditional densities. The reviewed applications of deep learning-based filters include predicting the effect of anti-diabetic drugs based on the electronic health records and autonomous driving using the KITTI Vision Benchmark.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».