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可微粒子滤波器的策略学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于神经网络的可微分粒子滤波器 (RLPF) 来解决在系统可能在有限集合的状态空间模型之间切换的情况下同时学习各个模型及切换过程的问题，并提出了相应的训练方法。通过数值实验，证明了RLPF取得了有竞争力的性能。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于神经网络的可微分粒子滤波器 (RLPF)。
- RLPF 旨在解决系统在有限状态空间模型之间切换时的学习问题。
- 提出了相应的训练方法以支持 RLPF 的应用。
- 通过数值实验，RLPF 显示出与先进算法相比的竞争力性能。
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