「深度生成建模」最新大综述论文

深度生成建模是一类训练深度神经网络对训练样本分布进行建模的技术。研究已经分成了各种相互关联的方法，每一种方法都进行了权衡，包括运行时间、多样性和体系结构限制。特别是，本综述涵盖了基于能量的模型、变分自编码器、生成对抗网络、自回归模型、规一化流，以及许多混合方法。这些技术是在一个单一个框架下绘制的，比较和对比来解释每种技术背后的前提，同时回顾当前最先进的进展和实现。