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).
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- 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
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.