文件名称：CP-Flow：凸势流
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-23 22:05:27
Python
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