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正規化フロー(NF)は、変数式の変更の下で可逆ニューラルネットワークを介して単純なベース密度p(z)を変換することにより、強力な次元間相関と高いマルチモダリティを持つ複雑な分布p(y)をモデル化でき
arxiv_reader のブックマーク 2023/11/17 19:15
条件付き正規化フローによる尤度の学習[arXiv reaDer][dataset][generative][arXiv][learning][benchmark][metric][segmentation][super-resolution] 正規化フロー(NF)は、変数式の変更の下で可逆ニューラルネットワークを介して単純なベース密度p(z)を変換することにより、強力な次元間相関と高いマルチモダリティを持つ複雑な分布p(y)をモデル化でき2023/11/17 19:15
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2023/11/17
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正規化フロー(NF)は、変数式の変更の下で可逆ニューラルネットワークを介して単純なベース密度p(z)を変換することにより、強力な次元間相関と高いマルチモダリティを持つ複雑な分布p(y)をモデル化でき
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条件付き正規化フローによる尤度の学習
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