Flow-based Generative Models
Flow-based generative model の位置づけ、explicit density、invertible transformation を整理します。
Change of Variables
Flow-based model に必要な Jacobian、determinant、change of variables theorem を整理します。
Normalizing Flow
Normalizing Flow の基本 idea、連続した invertible transformation、log determinant の和を整理します。
NICE
NICE の additive coupling layer と volume-preserving flow を整理します。
RealNVP
RealNVP の affine coupling layer、効率的な inverse、Jacobian determinant を整理します。
Glow
Glow の actnorm、invertible 1x1 convolution、affine coupling、multi-scale architecture を整理します。
Autoregressive Flow
Autoregressive model と flow の関係、MADE、PixelRNN、WaveNet、MAF、IAF の位置づけを整理します。
MADE
MADE の masking による autoregressive density estimation を整理します。
PixelRNN, PixelCNN, and WaveNet
PixelRNN、PixelCNN、WaveNet の autoregressive modeling を整理します。
Masked Autoregressive Flow
MAF の density estimation、autoregressive transformation、IAF との違いを整理します。
Inverse Autoregressive Flow
IAF の sampling efficiency、VAE との組み合わせ、MAF との違いを整理します。
VAE with Flows
VAE の approximate posterior を Normalizing Flow で強化する考え方を整理します。