normalizing flows Tutorial

如果你是一个机器学习的实践者致力于生成模型、贝叶斯深度学习,或深度强化学习,normalizing flows是一个你算法工具包中方便的技术。normalizing flows变换简单的密度(如高斯函数)成为丰富复杂的分布,可用于生成模型,RL和变分推断。 这个Tutorial由两部分组成： 1. 分布和决定因素：在这篇文章中,我解释了如何使用可逆转换的密度来实现更复杂的密度,以及这些转换可以链接

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