流量++ swMATH ID: 35017 软件作者： Jonathan Ho、Xi Chen、Aravind Srinivas、Yan Duan、Pieter Abbeel 描述： Flow++：通过变量去量化和架构设计改进基于流的生成模型。基于流的生成模型是一种强大的精确似然模型，具有高效的采样和推理能力。尽管计算效率很高，但与最先进的自回归模型相比，基于流的模型的密度建模性能通常要差得多。在本文中，我们研究并改进了先前工作中基于流的模型所采用的三种限制性设计选择：使用均匀噪声进行去量化，使用无表达的仿射流，以及在耦合层中使用纯卷积调节网络。基于我们的发现，我们提出了Flow++，这是一种新的基于流的模型，是目前最先进的非自回归模型，用于在标准图像基准上进行无条件密度估计。我们的工作已经开始缩小自回归模型和基于流的模型之间迄今为止存在的显著性能差距。我们的实施可在https://github.com/aravindsrinivas/flowpp网址 主页： https://arxiv.org/abs/1902.00275 源代码： https://github.com/aravindsrinivas/flowpp网址 依赖项： 蟒蛇 相关软件： 辉光；火炬差异；Wasserstein甘；低碳所；国家科学基金；nflows公司；FFJORD公司；PixelCNN（像素有线电视新闻网）++；FloWaveNet公司；PyTorch公司；UCI-毫升；亚当；比根；波浪辉光；hp-车辆识别号；OT流量；掌中宽带；路易斯安那州立大学；LOGAN标识；轴向深度实验室 引用于： 5文件 全部的 前5名19位作者引用 1 亲爱的，埃里克 1 大卫·弗利特（David J.Fleet）。 1 郭玲 1 何乔纳森 1 黄，韩 1 赖荣杰 1 Lakshminarayanan，巴拉吉 1 沙基尔·穆罕默德 1 埃里克·纳利斯尼克 1 穆罕默德·贾瓦德·诺鲁齐 1 乔治·帕帕马卡里奥斯 1 丹尼洛·希梅内斯·雷泽德（Danilo Jimenez Rezende） 1 奇特万萨哈里亚 1 蒂姆·萨利曼斯 1 吴浩 1 徐凯来 1 于佳佳 1 周涛 1 朱伟强 3篇连载文章中引用 2 计算物理学杂志 2 机器学习研究杂志（JMLR） 1 数学科学研究 在5个字段中引用 4 计算机科学（68至XX） 2 概率论与随机过程（60-XX） 2 数值分析（65-XX） 1 偏微分方程（35-XX） 1 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学（91-XX） 按年份列出的引文