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Recursive Learning of Asymptotic Variational Objectives
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内容提要
本研究提出了一种新的在线递归IWAE方法（OSIWAE），旨在解决标准变分推断在流数据中的局限性，支持模型参数和马尔可夫识别模型的在线学习。
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关键要点
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本研究提出了一种新的在线递归IWAE方法（OSIWAE）。
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OSIWAE旨在解决标准变分推断在流数据中的局限性。
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该方法通过最大化渐近对比函数的变分下界来支持在线学习。
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OSIWAE支持模型参数和马尔可夫识别模型的在线学习。
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实证研究表明，该方法在学习模型参数和粒子提议核方面表现出良好的效率。
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状态空间模型（SSMs）在统计机器学习中被广泛使用，是经典的生成模型。
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