AIGC实战——归一化流模型(Normalizing Flow Model)

AIGC实战——归一化流模型

• • 0. 前言
  • 1. 归一化流模型
  • • 1.1 归一化流模型基本原理
    • 1.2 变量变换
    • 1.3 雅可比行列式
    • 1.4 变量变换方程
  • 2. RealNVP
  • • 2.1 Two Moons 数据集
    • 2.2 耦合层
    • 2.3 通过耦合层传递数据
    • 2.4 堆叠耦合层
    • 2.5 训练 RealNVP 模型
  • 3. RealNVP 模型分析
  • 4. 其他归一化流模型
  • • 4.1 GLOW
    • 4.3 FFJORD
  • 小结
  • 系列链接

0. 前言

我们已经学习了三类生成模型：变分自动编码器 (Variational Autoencoder, VAE)、生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 和自回归模型 (Autoregressive Model)。每种模型都使用不同的方式对分布 $p(x)$ 进行建模，其中