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基于混合状态空间的联合优化的顺序数据预测学习

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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内容提要

该研究提出了一种统一算法，可高效学习广泛的线性和非线性状态空间模型，包括深度神经网络建模的发射和转移分布。使用结构化变分逼近参数化的循环神经网络来模拟后验分布，同时学习编译的推理网络和生成模型。

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异常提醒：让数据主动报警
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四类高价值场景：内容、客服、办公、数据
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