Vi föreslår en allmän modellerings- och slutledningsram som kombinerar de kompletterande styrkorna hos probabilistiska grafiska modeller och djupinlärningsmetoder. Vår modellfamilj komponerar latenta grafiska modeller med sannolikheter för neurala nätverksobservationer. För att dra slutsatsen använder vi igenkänningsnätverk för att producera lokala bevispotentialer, sedan kombinera dem med modellen distribution med hjälp av effektiva meddelande-passing algoritmer. Alla komponenter tränas samtidigt med en enda stokastisk variational inference mål. Vi illustrerar detta ramverk genom att automatiskt segmentera och kategorisera musbeteende från rådjupsvideo, och demonstrera flera andra exempelmodeller.
REF kombinerade en strukturerad grafisk modell i latent utrymme med ett djupt generativt nätverk, där ett inferencenätverk producerar lokala bevispotentialer för de algoritmer som passerar meddelandet.
Composing graphical models with neural networks for structured representations and fast inference
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}