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贝叶斯流网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了贝叶斯流网络（BFNs），一种新的生成模型，通过贝叶斯推理修改一组独立分布的参数，然后将其作为输入传递给神经网络，输出第二个相互依赖的分布。BFNs 在连续数据、离散化数据和离散数据等方面有效，并在图像建模和字符级语言建模任务中实现了有竞争力的对数似然值。
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关键要点
- 该论文介绍了贝叶斯流网络（BFNs），一种新的生成模型。
- BFNs 通过贝叶斯推理修改一组独立分布的参数。
- 修改后的参数作为输入传递给神经网络，输出第二个相互依赖的分布。
- BFNs 在连续数据、离散化数据和离散数据等方面表现有效。
- 在图像建模和字符级语言建模任务中，BFNs 实现了有竞争力的对数似然值。
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