MAF: Autoregressive Flows übertreffen KDE bei hoher Dimensionalität
Autoregressive Flows, insbesondere das Masked Autoregressive Flow (MAF), gelten als das bevorzugte Werkzeug zur Dichteschätzung bei hochdimensionalen Datensätzen. Durch die sequentielle Modellierung der Bedingungsverteilungen können sie komplexe Abhängigkeiten zwischen den Merkmalen exakt erfassen und gleichzeitig eine invertierbare Transformation bereitstellen, die die Daten in einen einfachen latenten Raum überführt.
