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神经有限状态转换器的结构感知路径推断
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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本研究提出了一种统一算法，用于高效学习线性和非线性状态空间模型。
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算法包括深度神经网络建模的发射和转移分布。
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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。
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同时学习编译的推理网络和生成模型。
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通过合成和真实数据集的应用验证了算法的可扩展性和通用性。
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发现使用结构化的后验近似会导致模型具有显著更高的留存可能性。
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