Learning latent variable models is critical for many important modern machine learning problems, see for instance [1]} for references.
We formulate the training of this type of model as the following empirical risk minimization problem:
\( \begin{split}\min _{ \in }~ \overline{} ( ) ( ) + () \quad \text{with}~~( ) = \frac{1}{n} \sum _{i=1}^n _i( ) \frac{1}{n} \sum _{i=1}^n \big \lbrace  - \log g( y_i ; ) \big \rbrace ,\end{split}\) 

Обучение моделей с латентными переменными является критически важным для многих современных проблем машинного обучения, см., например, [1] для ссылок.

Мы формулируем обучение такого типа модели как задачу минимизации эмпирического риска:

\( \begin{split}\min _{ \in }~ \overline{} ( ) ( ) + () \quad \text{с}~~( ) = \frac{1}{n} \sum _{i=1}^n _i( ) \frac{1}{n} \sum _{i=1}^n \big \lbrace  - \log g( y_i ; ) \big \rbrace ,\end{split}\)