from Eric Jang

Normalizing flows transform simple densities (like Gaussians) into rich complex distributions that can be used for generative models, RL, and variational inference.

Supplementary knowledge:

1. 仿射变换： 伸缩+平移

！！！对不起！！，知识储备量不够，看不懂。。。。

Reference:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59615785

normalization flow的更多相关文章

  1. [CS231n-CNN] Training Neural Networks Part 1 : activation functions, weight initialization, gradient flow, batch normalization | babysitting the learning process, hyperparameter optimization

    课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ________ ...

  2. 深度学习基础系列（九）| Dropout VS Batch Normalization? 是时候放弃Dropout了

    Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首 ...

  3. 深度学习基础系列（七）| Batch Normalization

    Batch Normalization(批量标准化,简称BN)是近些年来深度学习优化中一个重要的手段.BN能带来如下优点: 加速训练过程: 可以使用较大的学习率: 允许在深层网络中使用sigmoid这 ...

  4. Paper reading: High-Fidelity Pose and Expression Normalization for Face Recognition in the Wild（HPEN）

    1. Introduction 人脸识别受到各种因素影响,其中最重要的两个影响是 pose 和 expression, 这两个因素会对 intra-person 变化产生极大的影响, 有时候甚至会超过 ...

  5. Git 在团队中的最佳实践--如何正确使用Git Flow

    我们已经从SVN 切换到Git很多年了,现在几乎所有的项目都在使用Github管理, 本篇文章讲一下为什么使用Git, 以及如何在团队中正确使用. Git的优点 Git的优点很多,但是这里只列出我认为 ...

  6. 数据预处理中归一化（Normalization）与损失函数中正则化（Regularization）解惑

    背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范 ...

  7. [LeetCode] Pacific Atlantic Water Flow 太平洋大西洋水流

    Given an m x n matrix of non-negative integers representing the height of each unit cell in a contin ...

  8. 归一化方法 Normalization Method

    1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. ...

  9. BZOJ 4390: [Usaco2015 dec]Max Flow

    4390: [Usaco2015 dec]Max Flow Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 177  Solved: 113[Submi ...

随机推荐

  1. NodeJs-promise和async_await语法

    Callback hell回调地域 当我们以同步的方式编写耗时的代码,那么就会阻塞JS的单线程,造成CPU一直等待IO完成才去执行后面的代码. 而CPU的执行速度是远远大于硬盘IO速度的,这样等待只会 ...

  2. 使用 linux kernel +busybox 定制linux系统

    目的: 了解linux的启动过程 主要内容: 1.grub 是启动程序的bootloader 2.linux-kernel 是linux的开源内核 3.busybox 是linux的工具集合 启动顺序 ...

  3. SpringBoot支持SpringData es

    ElasticSearch CRUD 1.springboot springData es spring data 是spring对数据访问抽象.这些数据可以放入db,index,nosql等包含以下 ...

  4. PythonI/O进阶学习笔记_10.python的多线程

     content: 1. python的GIL 2. 多线程编程简单示例 3. 线程间的通信 4. 线程池 5. threadpool Future 源码分析   ================== ...

  5. java面对对象入门(4)-程序块初始化

    Java实例初始化程序是在执行构造函数代码之前执行的代码块.每当我们创建一个新对象时,这些初始化程序就会运行. 1.实例初始化语法 用花括号创建实例初始化程序块.对象初始化语句写在括号内. publi ...

  6. 关于HashMap中的扰动函数的疑问

    最近再看jdk8的hashmap源码,当看到这一步的时候有点疑问,去网上搜了一下,看到的所有文章基本上都是一篇抄一篇的(反正目前各大社区就是这么个状况),那个意思就是让高16位也参与运算,增加结果的随 ...

  7. BUUCTF 部分wp

    目录 Buuctf crypto 0x01传感器 提示是曼联,猜测为曼彻斯特密码 wp:https://www.xmsec.cc/manchester-encode/ cipher: 55555555 ...

  8. C#通过文件路径获取文件名

    string fullPath = @"\WebSite1\Default.aspx"; string filename = System.IO.Path.GetFileName( ...

  9. lucas定理及其拓展的推导

    lucas定理及其拓展的推导 我的前一篇博客-- lucas定理 https://mp.csdn.net/mdeditor/100550317#主要是给出了lucas的结论和模板,不涉及推导. 本篇文 ...

  10. 安装JumpServer到CentOS（YUM）

    运行环境 系统版本:CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 软件版本:JumpServer-1.4.8 硬件要求:最低2核4GB 官方文档:https://docs. ...