Nchịkọta
Normalizing eruba bụ ụdị mmepụta nke na-atụgharị ụda dị mfe (dị ka Gaussian) n'ime data dị mgbagwoju anya site na ngbanwe nke enweghị ike ịtụgharị, mgbanwe dị iche iche. N'ihi na usoro ọ bụla na-agbanwe agbanwe, ha nwere ike ịmepụta ihe nlele ọhụrụ wee gbakọọ ihe puru omume nke ebe data ọ bụla.
Normalizing Flows bụ ngọngọ ụlọ ọrụ teknụzụ na-emetụta ogo ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo.
Ime miri emi
Usoro na-eme ka ọ dị mma na-amụta maapụ a na-ahụ anya (otu-na-otu, enweghị ike ịtụgharị) n'etiti nkesa ntọala dị mfe yana nkesa ebumnuche mgbagwoju anya dị ka onyonyo ma ọ bụ ọdịyo. Ị na-akwakọba ọtụtụ n'ígwé ndị na-adịghị agbanwe agbanwe; na-agba ọsọ ha na-aga n'ihu warps Gaussian mkpọtụ n'ime ezi sample, na-agba ọsọ ha azụ maapụ ezigbo data azụ na mkpọtụ. Aghụghọ a na-akọwapụta bụ usoro mgbanwe mgbanwe, nke na-ahapụ gị ka ị gbakọọ ohere ọ bụla site n'ịchọ ka mgbanwe ọ bụla si gbatịa ma ọ bụ na-ebelata olu site na mkpebi Jacobian. N'adịghị ka VAEs (nke ọ ga-ekwe omume) ma ọ bụ GAN (nke na-enyeghị nke ọ bụla), mmiri na-enye kpọmkwem njupụta traktị. Ihe ịma aka injinia bụ imepụta ọkwa nke na-egosipụta ma na-edobe mkpebi Jacob dị ọnụ ala iji gbakọọ, dị ka ọ dị na RealNVP, Glow, na ụgbọ mmiri autoregressive.
Nghọta nka nka
Isi mgbakọ na mwepụ bụ usoro mgbanwe-nke-variables: log p(x) = log p(z) + log|det(dz/dx)|, ebe z bụ mkpọtụ e si na data x. Nchọpụta Jacobian na-akwụghị ụgwọ na-efu O (n ^ 3), yabụ mmiri na-eji ọmarịcha ụkpụrụ ụlọ, njikọ njikọta (RealNVP, Glow) nke na-ekewa akụkụ ka Jacobian bụrụ triangular, ma ọ bụ ihe nrụpụta autoregressive (MAF/IAF), na-eme ka onye ahụ bụrụ ngwaahịa nke okwu diagonal wee dị ọnụ ala iji nyochaa.
Ịmalite usoro nhazi nke ọma
Normalizing eruba bụ ụdị mmepụta nke na-atụgharị ụda dị mfe (dị ka Gaussian) n'ime data dị mgbagwoju anya site na ngbanwe nke enweghị ike ịtụgharị, mgbanwe dị iche iche. N'ihi na usoro ọ bụla na-agbanwe agbanwe, ha nwere ike ịmepụta ihe nlele ọhụrụ wee gbakọọ ihe puru omume nke ebe data ọ bụla. Normalizing Flows bụ ngọngọ ụlọ ọrụ teknụzụ na-emetụta ogo ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Normalizing Flow dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu akụkụ: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewapụ ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka chọrọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji Normalizing Flow na-ebuli ụlọ, data, na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ntụle njupụta na nchọpụta anomaly, ebe ohere ọ na-erute kpọmkwem na-egosi ntinye puru omume dị ala (nke na-adịghị mma) na aghụghọ, nrụpụta, ma ọ bụ nlekota netwọkụ.
Ngwakọta okwu ntụkwasị obi dị elu, dịka, Parallel WaveNet na WaveGlow, nke na-eji mmiri na-emepụta ụdị ụda olu dị ngwa ngwa.
Ntụle dị iche iche, ebe Inverse Autoregressive Flow na-eme ka azụ azụ dị nso na ụdị Bayesian na VAEs na-agbanwe agbanwe.
Ịmepụta physics na nkesa kemịkalụ, dị ka ndị na-emepụta Boltzmann na-enyocha nhazi molekụla dịka ike ha siri dị.
Usoro mmejuputa
Normalizing na-aga na omume
Ntụle njupụta na nchọpụta ihe adịghị mma, ebe ọ bụ ezie na ọ nwere ike iru eru na-egosi ntinye ihe puru omume dị ala (nke na-adịghị mma) na aghụghọ, nrụpụta, ma ọ bụ nlekota netwọkụ.
Ntụle njupụta na nchọpụta anomaly, ebe ohere nke na-asọpụta na-egosi ntinye ihe puru omume dị ala (nke na-adịghị mma) na aghụghọ, nrụpụta, ma ọ bụ nlekota netwọkụ na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Normalizing na-aga na omume
Ngwakọta okwu ntụkwasị obi dị elu, dịka, Parallel WaveNet na WaveGlow, nke na-eji mmiri na-ebupụta ụdị ụda olu dị egwu ngwa ngwa.
Ngwakọta okwu ntụkwasị obi dị elu, dịka, Parallel WaveNet na WaveGlow, nke na-eji mmiri na-ebupụta ngwa ngwa ụda ụda ngwa ngwa Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ okwu, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie n'oge.
Normalizing na-aga na omume
Ntụle dị iche iche, ebe Inverse Autoregressive Flow na-eme ka azụ azụ dị nso na ụdị Bayesian na VAE na-agbanwe agbanwe.
Mgbanwe dị iche iche, ebe Inverse Autoregressive Flows na-eme ka azụ azụ dị na ụdị Bayesian na VAEs ndị ọzọ na-agbanwe agbanwe na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu nke mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta ihe na ụgwọ njehie na oge.
Normalizing na-aga na omume
Ịmepụta physics na kemistri nkesa, dị ka ndị na-emepụta Boltzmann na-enyocha nhazi molekụla dịka ike ha siri dị.
Ịmepụta physics na nkesa kemịkalụ, dị ka ndị na-emepụta Boltzmann nke na-enyocha nhazi mkpụrụ ndụ dị ka ike ha si dị, otu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ dịkwuo elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru arụpụtaghị ihe na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.