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MD-NOMAD: 混合密度非线性流形解码器用于模拟随机微分方程和不确定性传播
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了神经传播模型（NDMs），它是传统传播模型的泛化，可以定义和学习数据的时间相关的非线性转换。通过实验展示了NDMs在似然度和生成高质量样本方面的优势。
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关键要点
- 传播模型在生成任务中表现出色，但大部分仅允许线性变换。
- 更广泛的转换有助于更高效地训练生成分布。
- 神经传播模型 (NDMs) 是传统传播模型的泛化，能够定义和学习时间相关的非线性转换。
- NDMs 可以在无需模拟的情况下使用变分上界进行优化。
- NDMs 的时间连续形式可以使用现成的数值 ODE 和 SDE 求解器进行推断。
- 通过实验，NDMs 在似然度和生成高质量样本方面优于传统传播模型。
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