Medelmåttiga framsteg i variationsinferens, föreslår vi att förbättra återkommande neurala nätverk med latenta variabler, vilket resulterar i Stochastic Recurrent Networks (STORNs). Modellen i) kan tränas med stokastiska gradientmetoder, ii) tillåter strukturerade och multimodala villkor vid varje steg, iii) har en tillförlitlig uppskattning av marginalsannolikheten och iv) är en generalisering av deterministiska återkommande neurala nätverk. Vi utvärderar metoden på fyra polyfoniska musikaliska datamängder och rörelsedata.
REF förbättrar återkommande neurala nätverk med stokastiska latenta variabler som de kallar stokastiska neurala nätverk.
Learning Stochastic Recurrent Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}