流模型flow

已于 2024-09-25 22:13:18 修改
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文章标签： 深度学习
于 2024-07-10 22:53:05 首次发布
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AIGC实战——归一化流模型(Normalizing Flow Model)
盼小辉丶的博客
02-05 6946
归一化流模型是由神经网络定义的可逆函数，通过变量变换，直接对数据密度函数进行建模。在一般情况下，变量变换方程需要计算高度复杂的雅可比行列式，但这并不实际。为了解决这一问题，RealNVP 模型限制了神经网络的形式，使其满足两个基本条件：可逆性和易于计算的雅可比行列式。
流模型（Flow-based Models）详解
DuHz的博客
11-12 2054
流模型（Flow-based Models）是一类基于可逆变换的生成模型，旨在通过一系列可逆的、可微分的变换将复杂的数据分布映射到一个简单的先验分布（通常是标准正态分布）。与其他生成模型（如GANs、VAEs、自回归模型）相比，流模型能够精确地计算数据的对数概率密度，并支持高效的采样和逆向操作。这使得流模型在图像生成、语音合成等领域具有广泛的应用前景。流模型的核心思想是通过一系列可逆且可微分的变换，将复杂的数据分布pXxp_X(x)pX​x转换为一个简单的先验分布pZzp_Z(z)p。
【原版】流模型 Flow 超详解，基于 Flow 的生成式模型，从思路到基础到公式推导到模型理解与应用（Flow-based Generative Model）
m0_56942491的博客
02-28 2623
既然得到了 π of z 和 p of x 之间的关系，我们再回到刚刚的目标函数上，因此我们就可以对目标函数进行变换：由：以及之前推导出的核心公式，可得：进行变量替换再取 log，得：由此便得到了我们最终需要最大化的式子，也就是目标函数。可以计算 det(J_G)：我们知道了生成器 G，理论上知道了 z 怎么变成 x 就很容易计算其雅可比矩阵的行列式。
流模型 Flow 超详解，基于 Flow 的生成式模型，从思路到基础到公式推导到模型理解与应用（Flow-based Generative Model）
m0_56942491的博客
02-28 8031
相信看到标题，大家应该都可以明白，Flow 本质上也是一个生成式模型（Generative Model），和 GAN、VAE、自回归模型的性质是一样的。我们简单回顾一下：自回归模型（Auto-regressive Model）诸如 WaveNet 生成出来的声音质量确实很高，但是由于它是按照某种顺序一点一点生成的，因此生成速度非常的慢，甚至需要用90分钟来生成1秒的声音，这也就导致其不太能投入实际使用。VAE 也很不错，然而我们讲过，VAE 优化的是一个变分下界（ELBO），是做了一个迂回，而并不是去
【FLOW学习笔记】流模型（Flow-based Model）详解
热门推荐
a312863063的博客
06-30 3万+
完整笔记：http://www.gwylab.com/note-flow_based_model.html 李宏毅老师的视频教程：/www.bilibili.com/video/av46561029/?p=59 —————————————————————————————————— 前言 · Flow-based模型的不同之处 从去年GLOW提出之后，我就一直对基于流（fl...
【理论推导】流模型 Flow-based Model
fnoi2014xtx的博客
04-04 1361
Flow-based model
Flow模型
m0_64617114的博客
11-29 5624
一、简述 Flow模型是生成模型，目标是找到输入样本的分布。Flow模型选择直接直面生成模型的概率计算。 流模型有一个非常与众不同的特点是，它的转换通常是可逆的。也就是说，流模型不仅能找到从A分布变化到B分布的网络通路，并且该通路也能让B变化到A，简言之流模型找到的是一条A、B分布间的双工通路。当然，这样的可逆性是具有代价的——A、B的数据维度必须是一致的。 A、B分布间的转换并不是轻易能做到的，流模型为实现这一点经历了三个步骤：最初的NICE实现了从...
基于流模型 Flow-based model 的图像缺陷检测算法
RicardoHuang的博客
01-15 2141
本文介绍基于流模型的图像缺陷检测算法。其将 Normalizing Flow 与缺陷检测相结合，相关的几篇工作在近两年的缺陷检测工作中都取得了不错的成绩。
生成模型-流模型（Flow）
weixin_43186779的博客
02-26 3209
Flow-based模型的不同之处从去年GLOW提出之后，我就一直对基于流（flow）的生成模型是如何实现的充满好奇，但一直没有彻底弄明白，直到最近观看了李宏毅老师的教程之后，很多细节都讲解地比较清楚，就想好好写篇笔记来梳理一下流模型的运作原理。首先来简单介绍一下流模型，它是一种比较独特的生成模型——它选择直接直面生成模型的概率计算，也就是把分布转换的积分式（pGx∫zpx∣zpzdzpG​x))∫z​px∣zpzdz）给硬算出来。
基于 Flow 的生成模型简介1
08-03
本文将深入探讨基于 Flow 的生成模型的基础知识，涵盖深度生成模型的概述、前置数学知识和流模型正篇。 深度生成模型概述 深度生成模型的核心是生成器网络，它定义了一个概率分布。生成器的目标是使得真实数据被...
生成模型---流模型（Flow-based Model）.pdf
03-23
### 生成模型——流模型（Flow-based Model） #### 一、引言 生成模型作为一种重要的机器学习技术，近年来受到了极大的关注。特别是在深度学习领域，它不仅能够生成高质量的数据样本，还能帮助理解数据集的内在...
在深度学习中，什么是线性插值（linear interpolation）？
最新发布
weixin_44649780的博客
04-30 424
线性插值是寻找两个点之间中间值的最基础方法之一，广泛应用于：数值计算计算机图形学机器学习和深度学习它的标准公式是：x0,x1∈Rn：两个向量或标量t∈[0,1]：插值系数（0 表示完全靠近 x0，1 表示完全靠近 x1​）它对应的是两个点之间的一条线段轨迹。线性插值就是“在两个已知点之间，按一定比例找到中间点”的方法，无论是图像、特征、模型参数，它都可以用来“平滑地过渡”。📢 想要了解更多内容，可在VX小程序搜索🔍AI Pulse,获取更多最新内容。
远程深度学习新环境配置流程
weixin_45668967的博客
04-30 278
下载并安装适合你系统的 Miniconda 版本。
Transformer：颠覆深度学习的架构革命与技术演进
源滚滚编程
04-30 974
2017年，谷歌团队在论文《Attention Is All You Need》中提出的Transformer架构，彻底改变了人工智能对序列数据的处理范式。通过这种机制，模型能够自动识别并强化相关位置的语义关联，例如在句子“The cat sat on the mat”中，“cat”与“sat”的关联权重显著高于其他无关词汇。其核心思想是：每个位置的输入向量通过**查询（Query）、键（Key）、值（Value）**三个矩阵变换，动态计算与其他位置的关联权重。，实现了全局上下文感知与并行计算的完美平衡。
【现代深度学习技术】循环神经网络07：通过时间反向传播
Morse_Chen的博客
04-28 1323
本文讲解循环神经网络的通过时间反向传播。RNN梯度分析及BPTT是理解其原理的关键，通过深入分析RNN的梯度计算过程，我们可以更好地理解梯度爆炸和梯度消失的问题，BPTT可有效训练RNN捕捉序列依赖。
基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统（2.0升级版，附源码）
IT徐师兄
04-27 1129
基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统（2.0升级版），集成了Flask框架与先进的word2vec向量模型，能够自动解析影评文本的情感倾向，精准评估电影的好评与差评比例，并通过直观的可视化界面展示分析结果。该项目通过大数据技术分析海量影评，量化好评与差评的分布，为电影评论提供全面的汇总评价分析。
一种用于从视网膜图像中识别疾病的 BERT 式自监督学习 CNN
hao_wujing的专栏
04-28 720
在我们的网络中，输出图像的大小为(224,224)，下采样率为32，使我们的蒙版大小为(7,7).我们进一步使用从预训练模块中学到的特征图进行分类研究。此外，与传统的 CNN 相比，ViT 在图像处理中表现出较少的定位能力，因为它们的机制主要针对图像的块级，而不是直接关注单个像素。].我们在 CNN 中观察到的优势，以及预训练对自我监督学习的显着好处，以及 ViT 的潜在缺点，都激发了进一步的思考：是否有可能将性能良好的 CNN 与 BERT 风格的生成式自我监督学习相结合进行预训练，以结合两者的优势？
长短期记忆网络（LSTM）
weixin_73557167的博客
04-29 1628
LSTM
从代码学习深度学习 - 目标检测前置知识(一) PyTorch 版
weixin_43887510的博客
04-29 586
目标检测是计算机视觉领域中的一个核心问题，它的任务是识别图像中物体的类别并定位它们的位置。近年来，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的进展。PyTorch 作为主流的深度学习框架之一，为目标检测的研究和应用提供了强大的支持。本篇博客旨在通过代码实例，介绍目标检测任务中一些重要的前置知识，特别是与边界框 (Bounding Box) 和锚框 (Anchor Box) 相关的概念和常用工具函数。理解这些基础知识对于后续学习和实现更复杂的目标检测模型至关重要。
Gitflow工作流：大型项目管理的严谨分支模型
"Gitflow工作流指南" Gitflow工作流是一种高度结构化的Git分支管理策略，旨在为大型项目提供稳定性和可预测性。它基于功能分支工作流，但通过明确的分支角色和交互规则增强了协作效率。Gitflow的核心理念是通过不同...
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