Machine learningGenerative models
זרימות מנרמלות
זרימות מנרמלות הן מחלקה של מודלים גנרטיביים הלומדים התפלגות הסתברות מורכבת על ידי יישום רצף של טרנספורמציות הפיכות וגזירות על התפלגות בסיס פשוטה, כגון גאוסיאן סטנדרטי. הוצגו על ידי רזנדה ומוחמד (2015) בהקשר של היסק וריאציוני, הן מאפשרות חישוב לוג-הסתברות מדויק ודגימה יעילה, מה שהופך אותן לחלופה עקרונית ל-VAEs ו-GANs למשימות הערכת צפיפות ויצירה.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Rezende, D. J., & Mohamed, S. (2015). Variational inference with normalizing flows. International Conference on Machine Learning (ICML), 1530–1538. link ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Normalizing Flows. ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/normalizing-flows
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- מודל דיפוזיהלמידה עמוקה↔ compare
- מפענח אוטומטי וריאציונילמידה עמוקה↔ compare