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).
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.