生成模型——NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder——arxiv2020.07

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#深度学习

本文探讨了变分自编码器(VAE)的多种改进方案，包括与GAN、Flow模型的结合，以及NouveauVAE的提出。讨论了多尺度架构、可分离卷积、swish激活函数的应用，和BN层、谱正则化的改进，旨在提升VAE的性能。
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VAE相关改进

VAE的相关改进：1）VAE和GAN结合，GAN的缺点是训练不稳定；2）VAE和flow模型结合；3）VQ-VAE

NVAE

Nouveau VAE，包含了多尺度架构、可分离卷积、swish 激活函数、flow 模型等

自回归分布

将隐变量分组，针对组间
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多尺度设计

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其他性能提升技巧

BN层改进（改成Instance Normalization或Weight Normalization）；谱正则化的应用（在每一个卷积层加谱正则化）；flow模型增强分布；节省显存的技巧

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