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参数超曲面的注入流
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种基于神经网络的普适密度估计器，称为标准化流。通过在正常空间中添加噪声来扩展数据流形，并在训练标准化流后缩减学习得到的密度。该方法的复杂度与标准化流相同，无需计算反向流。当嵌入维度远大于流形维度时，正常空间中的噪声可以很好地近似为高斯噪声，从而可以用于逼近未知流形上任意的密度函数。
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关键要点
- 提出了一种基于神经网络的普适密度估计器，称为标准化流。
- 通过在正常空间中添加噪声来扩展数据流形。
- 训练标准化流后缩减学习得到的密度。
- 该方法的复杂度与标准化流相同，无需计算反向流。
- 当嵌入维度远大于流形维度时，正常空间中的噪声可以近似为高斯噪声。
- 该方法可以用于逼近未知流形上任意的密度函数。
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