गतिशील विसरण अनुमान (Dynamic Variational Inference)

गतिशील विसरण अनुमान, विसरण अनुमान (variational inference) के ढांचे को अनुक्रमिक (sequential) और समय-श्रृंखला (time-series) परिवेशों तक विस्तारित करता है, जिसमें अव्यक्त अवस्थाओं (latent states) के लौकिक क्रम (temporal ordering) का सम्मान करने वाले एक संरचित अनुमानित पश्च (approximate posterior) की परिकल्पना की जाती है। यह समय के साथ छिपी हुई अवस्थाओं के विकसित होने के तरीके के एक उत्पादक मॉडल (generative model) और अवलोकित अनुक्रमों को उन अव्यक्त अवस्थाओं पर वापस मैप करने वाले एक अभिज्ञान नेटवर्क (recognition network) को संयुक्त रूप से सीखता है, जो एक अनुक्रमिक साक्ष्य निम्नतर सीमा (sequential evidence lower bound - ELBO) का अनुकूलन करता है।