坂倉(@a2ki)です。
本日は、弊社内技術ネタ発表会で発表した、Variational Kalman Filter（VKF）について投稿します。
VKFは、高速・省メモリなKalman Filter（KF）設計法です。
大規模な問題においてKFを動かす際、
- フィルタ分布の分散共分散行列が密行列である点
- カルマンゲイン獲得のために逆行列を計算しなければいけない点
が、問題とります。
それに対し、VKFは
- フィルタリング演算において、フィルタ分布の平均をOptimizer、分散共分散行列をInverse Hessianとする最適化問題として表現（要はMAP推定）
- 上記問題をLBFGSで解くことで、分散共分散行列を省メモリに保持しつつKalman Gainの計算を回避
という構成をとることで、前記問題を解決しています。
具体的な内容は、以下のスライドをご覧ください。
