두 생성 방식의 연결
정규화 흐름은 전단사 변환을 사용하고 VAE는 비가역적인 확률 변환을 학습한다. SurVAE는 이 두 방식의 제약을 하나의 모듈형 프레임워크에서 다루기 위해 전사 변환을 도입한다.
방향별 우도 계산
전사 변환은 한 방향에서는 결정적으로 계산하고 반대 방향에서는 확률적으로 처리한다. 결정적 방향의 정확한 우도 계산과 확률적 역방향의 우도 하한을 연결해 변환들을 합성한다.
다양한 연산의 구성
역양자화와 증강 정규화 흐름을 이 틀로 표현했다. 최댓값과 절댓값, 정렬, 확률적 순열 같은 연산도 합성 가능한 층으로 제시해 생성 모형의 구성을 넓혔다.
관련 문서
변분 오토인코더 / 정규화 흐름 변분 추론 / Real NVP / Flowplusplus / 전사 함수 / 잠재 변수