Fluxuri de normalizare
Fluxurile de normalizare sunt o clasă de modele generative care învață o distribuție de probabilitate complexă prin aplicarea unei secvențe de transformări inversabile și diferențiabile unei distribuții de bază simple, cum ar fi o Gaussiană standard. Introduse de Rezende și Mohamed (2015) în contextul inferenței variaționale, ele permit calculul exact al verosimilității și eșantionarea eficientă, făcându-le o alternativă principială la VAE și GAN pentru sarcini de estimare a densității și generare.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- Rezende, D. J., & Mohamed, S. (2015). Variational inference with normalizing flows. International Conference on Machine Learning (ICML), 1530–1538. link ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 2). Normalizing Flows. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Model de difuzieÎnvățare profundă↔ compare
- Autoencoder VariaționalÎnvățare profundă↔ compare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →