面向高斯过程隐变量模型的摊销结构化随机变分推理

研究将摊销结构化随机变分推理（Amortized Structured Stochastic Variational Inference）用于高斯过程隐变量模型，使隐空间的变分后验可条件依赖于诱导点取值，突破了原有诱导点与隐变量间平均场近似的限制。这一更灵活的变分后验在多项数据流形重建指标上取得提升。