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. Each component of MSSMs is associated with each cluster. An advantage of the proposed method is that it enables the use of time series models appropriate to the specific time series. This not only improves clustering and prediction accuracy but also enhances the interpretability of the estimated parameters. The parameters of the MSSMs are estimated using stochastic variational inference, a subtype of variational inference. The proposed method estimates the latent variables of an arbitrary state space model by using neural networks with a normalizing flow as a variational estimator. The number of clusters can be estimated using the Bayesian information criterion. In addition, to prevent MSSMs from converging to the local optimum, we propose several optimization tricks, including an additional penalty term called entropy annealing. To our best knowledge, the proposed method is the first computationally feasible one for time series clustering based on general (possibly nonlinear, non-Gaussian) state space models. Experiments on simulated datasets show that the proposed method is effective for clustering, parameter estimation, and estimating the number of clusters. "Models for Smooth Infinitesimal Analysis | SpringerLink")
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商品詳細情報
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メーカー | 34ba4420f69fe | 発売日 | 2025-04-11 23:57 | 定価 | 8891円 | ||
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Models for Smooth Infinitesimal Analysis | SpringerLink,明倫館書店 / 微分積分学・解析学・関数論,明倫館書店 / 数学,ME EMA 540 - Module 03c Intro to Experimental Modal Analysis,Time Series Clustering with General State Space Models via即日支払いのみ 確率革命―社会認識と確率 単行本
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