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

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4745157343106479535/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1912.00042v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1912.00042v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F1912.00042v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">条件付き正規化フローによる尤度の学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/super-resolution">super-resolution</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 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</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20231117#bookmark-4745157343106479535"><span class="datetime-body">2023/11/17 19:15</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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