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n流量

swMATH ID:	35005
软件作者：	Durkan，C.，Bekasov，A.，Papamakaris，G.，Murray，I。
描述：	nflows：规范化PyTorch中的流。nflows源自bayesiains/nsf，最初与：Neural Spline Flows一起发布。科诺·杜尔坎、阿图尔·贝卡索夫、伊恩·穆雷、乔治·帕帕马卡里奥斯。归一化流将复杂概率密度建模为简单基密度的可逆变换。基于耦合或自回归变换的流都能提供准确的密度评估和采样，但依赖于容易可逆的元素变换的参数化，其选择决定了这些模型的灵活性。在最近工作的基础上，我们提出了一个基于单调有理二次样条的完全可微模块，它增强了耦合和自回归变换的灵活性，同时保持了分析的可逆性。我们证明了神经样条流改进了图像的密度估计、变分推理和生成建模。
主页：	https://arxiv.org/abs/1906.04032
源代码：	https://github.com/bayesiains/nflows
依赖项：	PyTorch公司
相关软件：	自然科学基金;发光;亚当;PyTorch公司;低碳所;火炬差异;FFJORD公司;制造;阳极;i-RevNet公司;流量++;波浪辉光;FloWaveNet公司;正常流量;SurVAE流量;Wasserstein甘;UCI-毫升;流动GAN;张紧器2传感器;PixelCNN（像素有线电视新闻网）++
引用于：	11文件

1	蔡迪峰
1	埃琳娜·切莱多尼
1	陈磊
1	段金桥
1	马蒂亚斯·约阿希姆·埃赫哈特
1	克里斯蒂安·埃特曼
1	Fang、Cheng
1	高婷
1	保罗·莱昂内尔，哈格曼
1	韩树阳
1	何家伟
1	约翰内斯·赫特里奇
1	黄，韩
1	Khoo、Yuehaw
1	赖荣杰
1	巴拉吉·拉克希米纳拉亚南
1	陆，玉斌
1	吕明明
1	斯蒂芬·曼特
1	约瑟夫·马里诺
1	罗伯特·麦克拉克伦。
1	沙基尔·穆罕默德
1	埃里克·纳利斯尼克
1	布伦朱尔夫·奥雷恩
1	乔治·帕帕马卡里奥斯
1	丹尼斯·普朗格
1	任冰雨
1	任一诺
1	丹尼洛·希梅内斯·雷泽德（Danilo Jimenez Rezende）
1	卡罗拉·比比安·施恩利布
1	费迪亚·雪莉
1	加布里埃尔·斯特德尔
1	塞西莉亚·维斯卡迪
1	王晓玲
1	邢汉文
1	英、乐兴
1	于，贾
1	于佳佳
1	赵宏丽