第13章 序列建模：循环和递归网络 本章描述了一些基于潜变量的最简单的概率模型：线性因子模型（linear factor model）。这些模型有时被用来作为混合模型的组成模块或者更大的深度概率模型。 线性因子模型通过随机线性解码器函数来定义，该函数通过对 h 的线性变换以及添加噪声来生成 x。其生成过程为，首先，我们从一个分布中抽取解释性因子 h 其中 p(h) 是一个因子分布，满足 p(h) =∏ip(hi)。接下来，在给定因子的情况下，我们对实值的可观察变量进行采样 其中噪声通常是对角化的（在维度上是独立的）且服从高斯分布。 概率 PCA（p...