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上传时间: 2021-03-04
详细说明:凸势流
这是论文的官方资料库
黄进伟,Ricky TQ Chen,Christos Tsirigotis和Aaron Courville撰写的“凸潜在流:具有最佳传输和凸优化的通用概率分布”。 在ICLR 2021中。[ ] [ ]
依存关系:
运行pip install -r requirements.txt
数据集
对于Cifar 10 / MNIST图像建模实验:将使用torchvision软件包自动下载数据集
对于表格密度估计实验:从下载数据集
对于VAE实验,请按照说明在的相应文件夹中下载数据集
实验
••重要••除非另有说明,否则在训练过程中打印出的损失(负对数似然性)不能衡量对数似然性; 相反,它是本文中解释的“代理”损失函数:区分此代理损失将为我们提供梯度的随机估计。
需要说明的是:当模型处于.train()模式时,将使用forward_transform_stoc
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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