Dynamic Variational Inference
Dynamic variational inference extends the variational inference framework to sequential and time-series settings by positing a structured approximate posterior that respects the temporal ordering of latent states. It jointly learns a generative model of how hidden states evolve over time and a recognition network that maps observed sequences back to those latent states, optimising a sequential evidence lower bound (ELBO).
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Krishnan, R. G., Shalit, U., & Sontag, D. (2015). Deep Kalman Filters. NIPS 2015 Workshop on Advances in Approximate Bayesian Inference. · URL
- Bayer, J., & Osendorfer, C. (2014). Learning Stochastic Recurrent Networks. NIPS 2014 Workshop on Advances in Variational Inference. · URL
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.