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Variational Learning in Nonlinear Gaussian Belief Networks

机译:非线性高斯置信网络中的变分学习

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摘要

We view perceptual tasks such as vision ad speech recognition as in- ference problems where the goal is to estimate the posterior distribution over latent variables (e.g., depth in stereo vision) given the sensory input. The recent flurry of research in independent component analysis exem- Plifies the importance of inferring the continuous-valued latent variables Of input data. The latent variables found by this method are linearly re- Lated to the input, but perception requires nonlinear inferences such as Classification and depth estimation.
机译:我们将诸如视觉广告语音识别之类的感知任务视为推理问题,其目的是在给定感官输入的情况下估计潜在变量(例如,立体视觉的深度)的后验分布。最近在独立分量分析中的大量研究证明了推断输入数据的连续值潜变量的重要性。通过这种方法发现的潜在变量与输入线性相关,但是感知需要非线性推断,例如分类和深度估计。

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