May, 2021
低维流形密度估计：一种膨胀 - 收缩方法
Density estimation on low-dimensional manifolds: an inflation-deflation approach
Christian Horvat, Jean-Pascal Pfister
TL;DR本论文提出了基于神经网络的普适密度估计器 —— 标准化流，针对其仅适用于欧几里得空间的不足，提出了通过在正常空间中添加噪声来扩展数据流形、训练标准化流后再缩减学习得到的密度的新方法，该方法的复杂度与标准化流相同且无需计算反向流，当嵌入维度远大于流形维度时，正常空间中的噪声可以很好地近似为高斯噪声，从而可以用于逼近未知流形上任意的密度函数。