深度学习生成模型（五）—— 自回归生成与 Normalizing Flow（五十三）

1. 定位导航第 49-52 篇我们看完了 VAE、GAN、扩散、AE。生成模型还有两个重要分支：分支代表特点自回归GPT, PixelRNN, WaveNet链式分解，精确似然Normalizing FlowRealNVP, Glow, FFJORD可逆变换，精确似然→ 两者共同特点：直接计算log⁡P(x)\log P(x)log