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用于部分可观马尔可夫决策过程推理的深度信念马尔可夫模型
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的深度信念马尔可夫模型（DBMM），用于解决部分可观马尔可夫决策过程中的推理问题。DBMM通过变分推断高效推断信念变量，适用于高维和非线性关系，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的深度信念马尔可夫模型（DBMM）。
- DBMM旨在解决部分可观马尔可夫决策过程中的推理问题。
- 该模型通过变分推断方法高效推断信念变量。
- DBMM适用于高维和非线性关系的问题。
- 该模型在不需要明确模型的情况下实现推理，具有广泛的应用潜力。
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