如何解决DenseVariational模型的收益转化回报分布
我想使用密集的变分层来量化认识和不确定的不确定性,以找到分布层的最佳参数。
通常,该网络从变化层的后验分布输出样本,以产生多个输出分布。
我不仅要对这些输出分布进行采样,还希望将变化层分布和输出分布层链接起来 ,这样我就可以用归一化流程获得CDF 。我知道这在计算上很快变得不可行,但是是否有任何优雅的方法使用张量流来做到这一点?
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