generative flows | BriefGPT

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Argmax 流和多项式扩散：学习分类分布
本文介绍了生成流和扩散模型的扩展，用于类别数据，例如语言或图像分割：Argmax 流和多项式扩散，并证明了该方法在文本建模和图像分割映射建模上优于现有的量化去噪方法。
PDF3 years ago
VAE-Conditioned 生成流的广义零样本学习
本文介绍一种名为 VAE-cFlow 的泛化零样本学习方法，使用了生成流模型和 VAE 技术，从语义描述生成可靠的视觉特征来识别已知和未知的类别，并在五个数据集上实现了最先进的 GZSL 结果。
PDF4 years ago
卷积指数和广义西尔维斯特流
该研究介绍了一种通过线性变换的指数函数构建线性流的新方法，并提出了可计算指数的隐式方法，进而提出了具有等变性的卷积指数变换、图卷积指数变换和基于卷积指数的 Sylvester 流等新的可逆变换，经实验证明，在生成流方面，卷积指数变换的性能优
PDF4 years ago
VFlow: 用变分数据增强方法实现更具表现力的生成式流模型
本文介绍了一种通过增加数据而扩展中间维度限制的方法 VFlow，提高了生成流模型的表达能力，并在 CIFAR-10 数据集上实现 2.98 bits per dimension 的最新成果。
PDF4 years ago
增强规范流：填补生成流和潜变量模型之间的差距
本文提出了一种新的生成流家族，它可以改善表达能力而不会显著增加抽样和似然下界评估的计算成本，并且可以理论上证明所提出的流可以近似于哈密顿 ODE 作为一种通用的传输映射，在流模型建模的标准基准测试中表现出领先的性能。
PDF4 years ago
ICML生成归一化流的新型卷积
本文将 Glow 中的 1 x 1 卷积推广到可逆 d x d 卷积，提出了两种生成可逆卷积的方法，实验结果表明，d x d 卷积的灵活性显著提高了生成流模型在星系图像、CIFAR10 和 ImageNet 上的性能。
PDF5 years ago