首先,flow based models的核心思想是建立输入和输出之间的一对一映射关系,以及通过联合分布近似来进行建模。flow based models的主要优点是可以计算出精确的似然函数,而不需要通过变分推断或逼近技术。同时,由于其可逆性质,flow based models还可以进行完全可解推理和采样。 具体地,flow based models通常由多个可逆层组成...
流模型(Flow-Based Model)采用的思想正是变量替换公式。通过一系列的可逆变换 $f_k:\Bbb{R}^D \to \Bbb{R}^D$ ,先将未知的分布 $p_x(x)$ 变换到一个已知的分布 $p_{z_0}(z_0)$ 上,比如可以假设 $z \thicksim N(z | 0, I)$ 即标准正态分布。那么通过逆变换就可以将 $p_z(z)$ 变...
Flow based models(基于流的模型 )是一群不同于ARM模型的强大的模型,它们使用分布之间的转换技术来构建自己的概率密度函数。 上期我们将了ARM,ARM的主要优势在于,他们擅长学习长距离统计关系,因此可以是一个强大的密度估计器。 然而 它们是以自回归的方式进行参数化的,这意味着,它们的生成过程相当的缓慢,同时, 它们...
一文详解flow based models 摘要: I.前言 - 引入话题:基于流(Flow-based)模型的介绍 - 说明本文的目的:详细解释基于流模型的原理和应用 II.什么是基于流模型? - 定义基于流模型 - 解释其与传统深度学习模型的区别 III.基于流模型的原理 - 详细介绍基于流模型的核心思想 - 说明其如何处理序列数据 IV.基于流...
近年来，基于流的深度生成模型（Flow-Based Models）作为一种强大的生成方法脱颖而出，以其独特的逆变换思想、精确的似然估计能力以及生成高质量样本的能力受到广泛关注。基于流的深度生成模型（Flow Based Deep Generative Models）是一种深度学习技术，它使用一系列可逆的数学变换来逐步将简单的数据分布转换成复杂的数据...
本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念,以及其内部各个模块的主要思想,可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。
Flow Based Model（流模型）通过多个生成器串联，实现了一种动态且可逆的数据流，能够学习复杂的数据分布，并提供从输入到潜在空间的映射，以及从潜在空间到输出的逆映射。耦合层（Coupling Layer）作为流模型中的关键组件，通过将输入数据分成两部分，实现输入与输出之间的可逆映射。这一设计极大地简化了...
Flow-based Model with Tensorflow 2.x. flow tensorflow flow-based flow-based-model Updated Feb 16, 2023 Python Amirhossein-Rajabpour / Face-Aging-Platform-with-Generative-Models Star 10 Code Issues Pull requests BSc Project - Amirkabir University of Technology - Winter 2023 deep-learning ...
所谓tractable，指的是flow-based生成模型与VAE和GAN不同，流模型直接将积分算出来：p(x)=\int p(z)...
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