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Exact Bayesian estimation in constrained Triplet Markov Chains

  • CEA/UVSQ/CNRS

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Résumé

The Jump Markov state-space system (JMSS) is a well known model for representing dynamical models with jumps. However inference in a JMSS model is NP-hard, even in the conditionally linear and Gaussian case. Suboptimal solutions include Sequential Monte Carlo (SMC) and Interacting Multiple Models (IMM) methods. In this paper, we build a constrained Triplet Markov Chain (TMC) model which is close to the given JMSS model, and in which moments of interest can be computed exactly (without resorting to numerical nor Monte Carlo approximations) and at a computational cost which is linear in the number of observations. Additionnally, a side advantage of our technique is that it can be used easily in a partially known model context.

langue originaleAnglais
titreIEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP
rédacteurs en chefMamadou Mboup, Tulay Adali, Eric Moreau, Jan Larsen
EditeurIEEE Computer Society
ISBN (Electronique)9781479936946
Les DOIs
étatPublié - 14 nov. 2014
Evénement2014 24th IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2014 - Reims, France
Durée: 21 sept. 201424 sept. 2014

Série de publications

NomIEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP
ISSN (imprimé)2161-0363
ISSN (Electronique)2161-0371

Une conférence

Une conférence2014 24th IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2014
Pays/TerritoireFrance
La villeReims
période21/09/1424/09/14

Empreinte digitale

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