FFJORD: 用于可扩展可逆生成模型的自由形式连续动力学

# FFJORD：用于可扩展可逆生成模型的自由形式连续动力学 来源：https://openai.com/index/ffjord/ ## 摘要 一类很有前景的生成模型通过可逆神经网络将点从简单分布映射到复杂分布。这些模型的似然函数训练需要限制架构以允许廉价计算雅可比行列式。或者，如果变换由常微分方程指定，则可以使用雅可比迹。在本文中，我们使用Hutchinson的迹估计器来提供对数密度的可扩展无偏估计。结果是一个连续时间可逆生成模型，具有无偏密度估计和单次采样，同时允许不受限制的神经网络架构。我们在高维密度估计、图像生成和变分推断上展示了我们的方法，在具有高效采样的精确似然方法中达到了最先进的水平。