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Here we present a reparametrization trick for stochastic variational inference with Markov Gaussian processes that enables an approximate Bayesian approach for state estimation in which the equations governing how the system evolves over time are partially or completely unknown. In contrast to classical state-estimation techniques, our method learns the missing terms in the mathematical model and a state estimate simultaneously from an approximate Bayesian perspective. This development enables the application of state-estimation methods to problems that have so far proved to be beyond reach. Finally, although we focus on state estimation, the advancements to stochastic variational inference made here are applicable to a broader class of problems in machine learning.

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