文件名称:
Neural-Manifold-Ordinary-Differential-Equations:[NeurIPS 2020] [ICML INNF 2020]神经歧管常微分方程（https-源码
开发工具:
文件大小: 22kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：神经歧管常微分方程（ODE）
我们在此存储库中提供了的代码。
摘要：我们介绍了神经流形常微分方程，神经ODE的流形泛化，并构造了流形连续归一化流（MCNF）。 MCNF仅需要局部几何形状（因此可以推广到任意歧管），并且可以通过不断变化的变量来计算概率（允许简单而富于表现力的流动构造）。 我们发现，利用连续的歧管动力学可以显着改善密度估计和下游任务。
下图展示了我们论文的多图表方法（允许通用）。
示例学习的密度，以及基线，在下面给出。
双曲面
领域
下面我们直观地看到了神经流形ODE如何学习双曲bigcheckerboard的5 5gaussians和bigcheckerboard密度（上面的双曲面图中的第二和第三行），以及球体上的4wrapped和bigcheckerboard密度（球体图中的第二和第三行）以上）。
双曲面高斯
双曲面棋盘格
球体包裹法线
球形棋盘
软件需求
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