動的変分推論

動的変分推論は、潜在状態の時間的順序を尊重する構造化された近似事後分布を仮定することにより、変分推論フレームワークを逐次的および時系列の設定に拡張する。これは、隠れ状態が時間とともにどのように進化するかについての生成モデルと、観測されたシーケンスをそれらの潜在状態にマッピングする認識ネットワークを共同で学習し、逐次的な証拠下限（ELBO）を最適化する。