一个个样本点像粒子,从\epsilon逐层运动变成了x;而整个分布像由粒子堆积成的液体,随着变换进行发生流动,从简单的p_\epsilon流动或者说被塑造成了复杂的p_\theta,这也正是这类方法的名字 Normalizing Flow 中Flow的由来。 值得一提的是,相比于普通神经网络,对于这类网络做叠层的时,有以下要额外注意的点: 通道排列更换
在流模型中,每一个映射f都是由神经网络构建的可学习的映射f_{\theta},每一个这样的映射被称作flow,而normalizing flow表示的是每一次映射前后都是从一个合法的概率密度映射至另一个合法的概率密度。假设由m层神经网络搭建而成的流模型,它对随机变量X的概率建模为: \begin{align} p_X(x;\theta) &= p_Z(...
通过不断调整反卷积层的参数,Normalizing Flow可以生成具有特定分辨率和细节的图像。 三、Normalizing Flow的特点 可逆性:Normalizing Flow中的所有变换都是可逆的,这意味着我们可以通过反向操作将生成的图像还原为原始分布。这种可逆性使得Normalizing Flow具有更好的可控性和稳定性。 可控性:由于Normalizing Flow中的所有变...
标准流(normalizing in flow)模型,它是一种生成模型,与生成对抗模型(它以一种模糊的方式对目标数据的分布进行建模)不同的是,可以显示地写出目标分布的概率表达式,并通过优化最大化对数似然函数来进行模型调参和拟合。此外,标准流模型还是可逆的,训练和推理过程都是全并行的,使用的是1×1的卷积(不再局部建模,而是通...
Normalizing Flow 小结：一、核心概念 定义：归一化流是一种通过参数化对简单概率分布的变换，以获得复杂的多模态模型的方法。 基础：依赖于可逆映射，如平面流和辐射流，对初始分布进行逐步、可控的调整。二、变换类型 平面流：通过非线性函数在隐变量空间中切割，每个变换局部改变空间结构。 辐射流：引入...
标准化流（Normalizing flow）作为一种生成模型，旨在弥补现有深度生成模型（如GAN和VAE）在测试解析和度量上的不足，强调模型既需要能够表达真实样本的复杂性，又具备传统统计学习的可解释性。它通过将简单的概率分布与复杂的变换结合，形成可逆且可计算的分布变换，使得模型的密度函数可以直接计算，适用于...
Normalizing Flow模型不需要在输出中放入噪声,因此可以有更强大的局部方差模型(local variance model); 与GAN相比,基于流的模型训练过程非常稳定,GAN则需要仔细调整生成器和判别器的超参数; 与GAN和VAE相比,Normalizing Flow更容易收敛。 Normalizing Flow的不足 ...
机器学习中的 Normalizing Flow 标准化流【记错会议报告时间差点儿gg(看Survey卡住了求助 Orz 关注00:00 / 23:21 自动 倍速 当前浏览器已限制自动播放 登录免费享高清画质 立即登录 1 人正在看 (全站<10人在看) , 26 条弹幕 请先登录或注册 弹幕礼仪 发送 535...
Normalizing flow(标准化流)是一类对概率分布进行建模的工具,它能完成简单的概率分布(例如高斯分布)和任意复杂分布之间的相互转换,经常被用于 data generation、density estimation、inpainting 等任务中,例如 Stability AI 提出的Stable Diffusion 3中用到的 rectified flow 就是 normalizing flow 的变体之一。
Flow++是一种用于处理离散数据的标准化流程解决方案。以下是关于Flow++的详细解答：问题背景：在处理离散数据时，直接向连续数据中添加均匀噪声并在采样时四舍五入至最近的离散值的方法存在偏倚。Flow++旨在解决这一问题，提供更准确和有效的离散数据标准化流程。Flow++的解决方案：变分去量化：Flow++采用...