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Switching Stochastic Differential Equations

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  1. TOOL · CL_287089 ·

    新的马尔可夫链蒙特卡洛采样器增强了切换随机微分方程的贝叶斯推断

    研究人员开发了一种用于切换随机微分方程（SSDEs）的新型近似马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样器。该方法利用均匀化和时间条件因子化神经网络似然估计（FNLE）来解决SSDEs的贝叶斯推断中的挑战。所提出的采样器具有广泛的适用性，克服了先前方法的局限性，例如需要无噪声观测或单变量状态，并在合成实验中成功恢复了状态路径和参数，并在真实世界数据中检测到了状态转换。