神经有限状态转换器的结构感知路径推断
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。用神经有限状态转导器作为生成模型,通过训练和推断来估计隐变量下的后验分布,解决了解释输入和输出字符串之间潜在对齐路径问题。
本研究提出了一种统一算法,用于高效学习广泛的线性和非线性状态空间模型,并通过合成和真实数据集的应用验证了其可扩展性和通用性。
用神经有限状态转导器作为生成模型,通过训练和推断来估计隐变量下的后验分布,解决了解释输入和输出字符串之间潜在对齐路径问题。
本研究提出了一种统一算法,用于高效学习广泛的线性和非线性状态空间模型,并通过合成和真实数据集的应用验证了其可扩展性和通用性。