Normalizing Flow 설명 – 정의, 특징, 딥러닝 모델들
Normalizing Flow의 정의와 특징을 알아봅니다. 딥러닝으로 Normalizing Flow를 구현하기 위한 조건을 살펴봅니다. 마지막으로 딥러닝으로 Normalizing Flow를 구현한 모델인 NICE, RealNVP, Glow를 살펴봅니다.
Nomalizing Flow
[15′ ICLR] NICE: NON-LINEAR INDEPENDENT COMPONENTS ESTIMATION 핵심 리뷰
Normalizing Flow를 DNN을 사용하여 구현한 모델인 NICE의 핵심 내용을 살펴봅니다. Coupling Layer와 Additive Function을 사용하여 어떻게 제약조건을 해결했는지 살펴봅니다.
[17′ ICLR] DENSITY ESTIMATION USING REAL NVP (RealNVP) 핵심 리뷰
Affine Coupling Layer를 사용하여 Normalizing Flow 모델을 구현한 RealNVP의 핵심 내용을 살펴봅니다.
[18′ NIPS] Glow: Generative Flow with Invertible 1×1 Convolutions 핵심 리뷰
Actnorm, Invertible 1×1 Convolution, Affine Coupling Layer를 사용하여 Normalizing Flow 모델을 구현한 Glow의 핵심 내용을 살펴봅니다.
