分类：NIPS导读

通过估计数据分布的梯度进行生成建模

原文：Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution作者讲解视频看这里哦原理生成模型可以被用于生成新数据，其应用包括生成高保真度的图片、合成逼真的语音和音乐片段等等。目前主要进展可以分为两个流派：基于似然的方法和生成对抗网络(GAN)。前者以对数似然作为训练目标(即尽量逼近真实的数据分布)，后者通过对抗训练最小化模型输出与真实数据之间的差距。但上述两种方法都存在这局限性，似然法需要通过特殊的模型结构或其他代理损失来得到规范化的概率函数，GAN则存在着训练不稳定的问题。在本文中提出了一种基于对数概率密...