本文研究了将潜在随机变量引入到循环神经网络（RNN）的动态隐藏状态中，结合变分自编码器，通过高级潜在随机变量建立了变分循环神经网络（VRNN），可以很好地建模结构化序列数据，如自然语音。通过对四个语音数据集和一个手写数据集的实证评估，证明了潜在随机变量在 RNN 动态隐藏状态中的重要作用。

Jun, 2015

本文提出了使用卷积变分递归神经网络对音乐进行特征捕捉和创作新音乐序列的模型，通过编码器 - 解码器架构和概率连接捕获音乐的隐藏结构，并使用 Variable Markov Oracle 方法对不同神经网络类型的性能进行比较，结果表明所提出的模型具有更好的统计相似性和更好地保留了原始音乐的风格。

Oct, 2018

本文提出了一种扩展 RNN 推荐系统的方法，通过使用第二个 RNN 学习用户最近的会话并预测当前会话中的用户兴趣，以改善在 Seesion 开始时提供的推荐，实验证明该方法可以显著提高推荐性能。

Jun, 2017

从计算认知模型中提取变化的潜在变量是模型基础神经分析的关键步骤，我们提出了一种方法，通过递归神经网络和模拟数据集，将神经贝叶斯估计扩展到学习实验数据和目标潜在变量空间之间的直接映射，从而在可处理和难度较大的模型中推断潜在变量序列，该方法适用于不同的计算模型和连续离散潜在空间，并在实际数据集中证明了其适用性。

Jun, 2024

本文指出，关于促进稀疏性的更强大的贝叶斯算法具有类似于长短期记忆 (LSTM) 网络或先前设计用于序列预测的替代门控反馈网络的结构，从而导致了一种新的稀疏估计系统，当授予训练数据时，可以在其他算法失败的方案中高效地估计最优解，包括在实际方向 - 到达 (DOA) 和三维几何恢复问题中。

Jun, 2017

本文提出了一种适用于动态网络的统计模型 Neural Latent Space Model with Variational Inference，该模型能够表示并预测网络结构的演化，并在同质、双部分和异质网络的真实数据集上表现出优异的性能。

Nov, 2019

我们提出了一种基于循环神经网络 (RNN) 的会话推荐方法，考虑到实际问题和数据缺乏的情况，并引入了一些修改，如排序损失函数。实验结果表明，与广泛使用的方法相比，我们的方法在两个数据集上都有明显的改进。

Nov, 2015

本文提出了一种基于层次结构的潜变量模型来提高模型表达能力，减少模糊预测，用于视频序列的未来帧预测任务，经过实验证明本方法在不同数据集上优于现有的潜变量模型。

Apr, 2019

本文介绍一种基于变分推断的循环神经网络模型 ——Stochastic Recurrent Network（STORN），通过引入潜变量来提高循环神经网络的性能，实现了结构化和多模态条件下的建模。作者在四个多声部音乐数据集和运动捕捉数据上对该模型进行了评估。

Nov, 2014

本文介绍了一种基于随机变分推理 (Variational Inference) 的学习算法，可以为存在潜变量的、具有难以处理的后验分布的连续概率模型提供有效的推理和学习方法，特别是在大型数据集下具有较好的表现，且已经在实验上得到了验证。

Dec, 2013