概念离散隐变量模型
离散隐变量模型
假设观测数据由不可直接观测的离散类别（隐状态）生成的模型，通过共享隐状态刻画观测间的依赖结构，类似混合模型和主题模型中的隐变量角色
时间轴 (近 90 天)
11月4日
TAPES 使用共享离散隐变量参数化的联合似然进行预训练，以显式建模预测目标间的条件共现关系。
待验证50%
11月4日
在 TAPES 的离散隐变量模型中，给定隐变量取值，各预测目标条件独立；边际化隐变量后，目标之间呈现条件共现结构。
待验证50%
假设观测数据由不可直接观测的离散类别（隐状态）生成的模型，通过共享隐状态刻画观测间的依赖结构，类似混合模型和主题模型中的隐变量角色
TAPES 使用共享离散隐变量参数化的联合似然进行预训练，以显式建模预测目标间的条件共现关系。
在 TAPES 的离散隐变量模型中，给定隐变量取值，各预测目标条件独立；边际化隐变量后，目标之间呈现条件共现结构。