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。
📝

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。

🏷️

标签

➡️

继续阅读