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官方账号arXiv cs.LG@Chandni Nagda, Mayank Shrivastavam Gudrun Thorkelsdottir, Gan Zhang, Morteza Mardani, Arindam Banerjee
推荐理由：这篇论文提出了一种叫FPPF的新粒子滤波方法，用生成模型做提议分布，解决了高维和非线性场景的退化问题，实验结果很扎实。
Flow Proposal Particle Filters
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7月2日
11:09
论文提出Flow Proposal Particle Filters（FPPF），通过生成模型学习最优提议分布进行粒子传播。FPPF能降低权重方差、延缓退化，并保留贝叶斯更新步骤。通过局部化策略扩展到高维问题。在多个非线性、非高斯、高维动力系统实验中，FPPF优于统计基线和其它生成方法。