normalization flow

2016-03-28 15:26:34 0 举报
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Normalization flow是一种用于深度学习中生成模型的方法,它通过在模型中引入额外的可逆变换来改变数据的分布。这些变换可以被看作是对数据进行“扭曲”和“解压”,从而使得生成模型能够更好地捕捉到数据的复杂结构和细节。Normalization flow的一个关键优点是它可以提高生成模型的多样性和灵活性,因为它允许我们在不同层次上对数据进行变换。此外,normalization flow还可以与其他生成模型方法(如变分自编码器)结合使用,以提高生成质量和效率。总之,normalization flow是一种强大的生成模型工具,可以帮助我们更好地理解和利用数据的潜在价值。
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