Generalized Normalizing Flows via Markov Chains

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2023

1009331000 / 9781009331005

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Normalizing flows, diffusion normalizing flows and variational autoencoders are powerful generative models. This Element provides a unified framework to handle these approaches via Markov chains. The authors consider stochastic normalizing flows as a pair of Markov chains fulfilling some properties, and show how many state-of-the-art models for data generation fit into this framework. Indeed numerical simulations show that including stochastic layers improves the expressivity of the network and allows for generating multimodal distributions from unimodal ones. The Markov chains point of view enables the coupling of both deterministic layers as invertible neural networks and stochastic layers as Metropolis-Hasting layers, Langevin layers, variational autoencoders and diffusion normalizing flows in a mathematically sound way. The authors' framework establishes a useful mathematical tool to combine the various approaches.

N° de ref. del artículo LU-9781009331005

Título
Generalized Normalizing Flows via Markov Chains
Autor
Paul Lyonel Hagemann, Johannes Hertrich, Gabriele Steidl
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2023
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1009331000
ISBN 13
9781009331005
Peso del artículo
94 gramos

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