Luồng chuẩn hóa
Luồng chuẩn hóa là một lớp các mẫu sinh học học một phân phối xác suất phức tạp bằng cách áp dụng một chuỗi các phép biến đổi khả nghịch, khả vi lên một phân phối cơ sở đơn giản như Gaussian chuẩn. Được giới thiệu bởi Rezende và Mohamed (2015) trong bối cảnh suy luận biến phân, chúng cho phép tính toán khả năng xảy ra chính xác và lấy mẫu hiệu quả, làm cho chúng trở thành một lựa chọn thay thế có nguyên tắc cho VAE và GAN cho các tác vụ ước lượng mật độ và sinh mẫu.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Rezende, D. J., & Mohamed, S. (2015). Variational inference with normalizing flows. International Conference on Machine Learning (ICML), 1530–1538. link ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 2). Normalizing Flows. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
Compare side by side →Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →