Autoregressiva modeller är bland de bäst presterande neural densitet estimatorer. Vi beskriver ett tillvägagångssätt för att öka flexibiliteten i en autoregressiv modell, baserat på modellering av slumptal som modellen använder internt när den genererar data. Genom att bygga en hög med autoregressiva modeller, varje modellering slumptal för nästa modell i stacken, får vi en typ av normaliserande flöde lämplig för densitetsberäkning, som vi kallar Masked Autoregressive Flow. Denna typ av flöde är nära relaterat till Inverse Autoregressive Flow och är en generalisering av Real NVP. Maskerad Autoregressiv Flöde uppnår toppmodern prestanda i en rad allmänna ändamål densitetsuppskattning uppgifter.
Real NVP-metoden kan generaliseras som i Masked Autoregressive Flow (MAF) REF som modellerar de slumpmässiga tal som används i varje stack för att generera data.
Masked Autoregressive Flow for Density Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}