Incorporating structured domain knowledge into a deep generative model often requires complex modeling. Though posterior regularization (PR) provides a general framework to impose such structured constraints, it has limited applicability. Make relations between PR and reinforcement learning (RL) with the expansion of PR to learn constraints as rewards have been proposed in [1]}.

Интеграция структурированного предметного знания в глубинную генеративную модель часто требует сложного моделирования. Хотя регуляризация апостериорной вероятности (PR) предоставляет общую рамку для накладывания таких структурированных ограничений, ее применимость ограничена. В [1] было предложено расширение PR с целью обучения ограничений подобно вознаграждению в методе обучения с подкреплением для установления связей между PR и обучением с подкреплением.