1樓：蘇劍林
細水長flow之NICE：流模型的基本概念與實現 - 科學空間|Scientific Spaces
細水長flow之RealNVP與Glow：流模型的傳承與昇華 - 科學空間|Scientific Spaces
裡邊也包含了Keras實現。
glow在github issue上說了，用40塊gpu訓練了一周時間～
我覺得這可逆模型必然存在的弊端，畢竟輸入輸出維度一樣，沒降維就沒降計算量了。
所以我覺得比較有意思的是能否研究降維條件下的可逆模型？
2樓：陳偉
Glow發布時間不久，在速度和精度方面要做的工作還是很多的，但是思路個人很贊同，就是通過無監督的方式更多的學習事物的本質，儘管目前學習到的embedding很多是無法解釋的，但是也找到很多可以和人認知對應的維度，無監督學習我覺得不只有gan，glow算是很好的補充。
3樓：[已重置]
GLOW用的是乙個簡單的思路, 把觀察取樣的分布對映到latent variable空間上，要求取樣點位於高概率區域。如果將latent variable看作均勻分布，則實際上所謂的最大似然的要求就是要求兩個分布的變換的形變能量最小。GLOW的可逆性實際是構造了乙個類似encoder-decoder的閉環，所以可以用於無監督學習。
當然，其對比的物件應該是GAN類的方法。個人的感覺，GLOW的複雜性和可擴充套件性是低於GAN的，至少GLOW只考察取樣點，GAN還考察取樣點以外的區間，所以個人感覺效能上GAN是應該超越GLOW的。
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