arXiv ID:
2605.21108
基于重要性平滑的深度状态空间模型高效学习 / Efficient Learning of Deep State Space Models via Importance Smoothing
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为并行变分蒙特卡洛的新训练方法,将两种主流深度状态空间模型训练策略(变分自编码与序列蒙特卡洛)的优势结合,在保持模型性能的同时,将训练速度提升至最快的序列蒙特卡洛方法的10倍,且适用于判别式和生成式任务。