关键词doubly stochastic variational inference
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- 概率循环状态空间模型
本篇论文提出了一种基于双重随机变分推断和高斯过程的可扩展训练算法,用于可靠地训练完全概率状态空间模型中的潜在状态时间相关性, 并在真实世界基准数据集集上评估了所提出的 PR-SSM 的效果与最先进的概率模型学习方法进行了比较
- NIPS深高斯过程的双随机变分推断
本文介绍了一种基于双随机变分推断的方法,用于深度高斯过程模型(Deep Gaussian processes)的推断。该方法能够有效地处理数百个到十亿个数据点的分类和回归任务,验证了其推断模型的实用性。