Methodenbewijsdossier

Normalizing Flows

Normalizing flows are a class of generative models that learn a complex probability distribution by applying a sequence of invertible, differentiable transformations to a simple base distribution such as a standard Gaussian. Introduced by Rezende and Mohamed (2015) in the context of variational inference, they enable exact likelihood computation and efficient sampling, making them a principled alternative to VAEs and GANs for density estimation and generation tasks.

Sources recorded, not reviewed

Bronrecord

Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.

Normalizing Flows

Taxonomisch methodendossier · ml-model / deep-learning

Rezende, D. J., & Mohamed, S. (2015). Variational inference with normalizing flows. International Conference on Machine Learning (ICML), 1530–1538. · URL

Volledige methode openen

Gecureerde claims

Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.

Nog geen gecureerde claims

Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.

Gerelateerde methoden

Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.

Same method familyDiffusion Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVariational Autoencodermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.