We contribute to the field of neural networks, and recurrent ones in particular, in three ways. First we show how neural networks can be used to process not only points, but random variables summarised by their expectations and variances. Second, a framework to reduce sequences to points is introduced. Third, leveraging variational inference we find latent state representations of sequences, enabling arbitrarily complex distributions of sequences. The methods are experimentally verified for human motion prediction, music generation and other domains.     «

We contribute to the field of neural networks, and recurrent ones in particular, in three ways. First we show how neural networks can be used to process not only points, but random variables summarised by their expectations and variances. Second, a framework to reduce sequences to points is introduced. Third, leveraging variational inference we find latent state representations of sequences, enabling arbitrarily complex distributions of sequences. The methods are experimentally verified for huma...     »

Wir tragen drei Methoden zum Feld der (rekurrenten) neuronalen Netze bei. Zuerst zeigen wir wie nicht nur Punkte, sondern Zufallsvariablen in Form ihrer Erwartungswerte und Varianzen durch sie hindurchpropagiert werden k ̈onnen. Dann pr ̈asentieren wir ein Rahmenwerk um Sequenzen auf Punkte abzubilden. Zuletzt nutzen wir ,,variational inference” um latente Zust ̈ande von Sequenzen zu finden, was es uns erlaubt beliebig komplexe Sequenzen zu repr ̈asentieren. Die Methoden werden fu ̈r die Vorhersage menschlicher Bewegung, Musik-Synthese und auf weiteren Daten experimentell verifiziert.     «

Wir tragen drei Methoden zum Feld der (rekurrenten) neuronalen Netze bei. Zuerst zeigen wir wie nicht nur Punkte, sondern Zufallsvariablen in Form ihrer Erwartungswerte und Varianzen durch sie hindurchpropagiert werden k ̈onnen. Dann pr ̈asentieren wir ein Rahmenwerk um Sequenzen auf Punkte abzubilden. Zuletzt nutzen wir ,,variational inference” um latente Zust ̈ande von Sequenzen zu finden, was es uns erlaubt beliebig komplexe Sequenzen zu repr ̈asentieren. Die Methoden werden fu ̈r die Vorhers...     »