Deep generative models are a class of techniques that train deep neural networks to model the distribution of training samples. Research has fragmented into various interconnected approaches, each of which make trade-offs including run-time, diversity, and architectural restrictions. In particular, this compendium covers energy-based models, variational autoencoders, generative adversarial networks, autoregressive models, normalizing flows, in addition to numerous hybrid approaches. These techniques are compared and contrasted, explaining the premises behind each and how they are interrelated, while reviewing current state-of-the-art advances and implementations.


翻译:深基因模型是培养深神经网络以模拟培训样本分布的一组技术,研究分散为各种相互关联的方法,其中每种方法都取舍,包括时间流、多样性和建筑限制,特别是,该简编除许多混合方法外,还涵盖以能源为基础的模型、变式自动电解器、变式对抗网络、自动递减模型、流动正常化,这些技术经过比较和对比,解释每一种技术背后的前提和它们是如何相互联系的,同时审查目前最先进的进展和执行。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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