机构名称：
¥ 1.0
在本报告中，我们研究了基于流量的深层生成模型。我们首先比较了不同的生成模型，尤其是生成的对抗网络（GAN），变异自动编码器（VAE）和基于流量的生成模型。然后，我们调查了不同的归一化流量模型，包括非线性独立组件估计（NICE），实用值的非数量保存（REALNVP）变换，具有可逆的1×1卷发（GLOW）的生成流量，掩盖的自动锻炼自动化流量（MAF）和自动化自动化效果（MAF）。最后，我们对使用NICE和REALNVP生成MNIST手写数字的实验进行了实验，以检查基于流量的模型的有效性。源代码可从https://github.com/salu133445/flows获得。
基于流动的深层生成模型
主要关键词
相关文件推荐
