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OT-流量

swMATH ID: 42065
软件作者: Derek Onken、Samy Wu Fung、Xingjian Li、Lars Ruthotto
描述: OT-Flow:通过最佳传输实现快速准确的连续归一化流。归一化流是任意概率分布和标准正态分布之间的可逆映射;它可以用于密度估计和统计推断。计算流遵循变量变化公式,因此需要映射的可逆性以及计算其雅可比行列式的有效方法。为了满足这些要求,规范化流通常由精心选择的组件组成。连续规范化流(CNF)是通过求解神经常微分方程(ODE)获得的映射。在确保可逆性的同时,神经ODE的动力学几乎可以任意选择。此外,通过对流体动力学雅可比矩阵的轨迹进行积分,可以得到流体雅可比函数的对数行列式。我们提出的OT-Flow方法解决了限制CNF更广泛使用的两个关键计算挑战。首先,OT-Flow利用最优运输(OT)理论来规范CNF,并实施更容易整合的直线轨道。其次,OT-Flow具有精确的跟踪计算功能,其时间复杂度等于现有CNF中使用的跟踪估值器。在五个高维密度估计和生成性建模任务中,OT-Flow的性能优于最先进的CNF,而平均需要四分之一的权重数,训练时间加快8倍,推理速度加快24倍
主页: https://arxiv.org/abs/2006.00104
源代码:  https://github.com/EmoryMLIP/OT-Flow
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