I detta papper utforskar vi införlivandet av latenta slumpvariabler i det dolda tillståndet av ett återkommande neuralt nätverk (RNN) genom att kombinera elementen i den variationella autoencodern. Vi hävdar att genom användning av högnivå latenta slumpvariabler kan den variationsbaserade RNN (VRNN) 1 modellera den typ av variabilitet som observerats i högt strukturerade sekventiella data såsom naturligt tal. Vi utvärderar empiriskt den föreslagna modellen mot andra relaterade sekventiella modeller på fyra taldatauppsättningar och en handskriftsuppsättning. Våra resultat visar de viktiga roller som latenta slumpvariabler kan spela i RNN dynamik.
REF föreslog variationsrecidiva neurala nätverk (VRNN).
A Recurrent Latent Variable Model for Sequential Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}