The output y depends on x as well as an extra variable z (the latent variable) which we do not know the value of. These latent variables can provide auxiliary information. For example, a latent variable can tell you the positions of word boundaries in a chunk of text. This would be helpful to know when we want to interpret handwriting without spaces. This is also especially useful to know in speech that can have hard-to-decipher gaps. Additionally, some languages have very faint word boundaries (e.g. French). Hence, having this latent variable in our model will be very useful to interpret such an input.
La sortie y dépend de x ainsi que d’une variable supplémentaire z (la variable latente) dont nous ne connaissons pas la valeur. Ces variables latentes peuvent fournir des informations auxiliaires. Par exemple, elle peut vous indiquer la position des limites des mots dans un morceau de texte. C’est utile quand nous voulons interpréter une écriture sans espaces. C’est aussi particulièrement utile pour les discours qui peuvent présenter des lacunes difficiles à déchiffrer. De plus, certaines langues ont des limites de mots très faibles comme par exemple le français. Ainsi, la présence de cette variable latente dans notre modèle est très utile pour interpréter de telles entrées.