SIMANF: Sample Free Learning of Unnormalized Distributions via Simulated Annealing in Normalizing Flows
تقدم الورقة البحثية SIMANF، وهو إطار عمل خالٍ من العينات يجمع بين التلدين المحاكي والتدفقات الطبيعية لتعلم أخذ العينات بفعالية من التوزيعات غير المعيرة عالية الأبعاد ومتعددة الأنماط عبر تحويل الكثافة المستهدفة تدريجياً ونقل التمثيلات عبر المراحل لمنع انهيار النمط.