归一化流简介

本课程讲解生成模型中归一化 (normalization)流的运行机制。你将学习如何通过可逆变换，将简单的基础分布转化为复杂的概率分布。课程内容涵盖变量替换定理的数学原理、雅可比行列式，以及 RealNVP 和掩码自回归 (autoregressive)流等标准流模型的结构。通过 PyTorch 代码实现，你将构建并训练流模型，用于生成数据及进行精确的密度估计。