Flujo Autoregresivo Enmascarado para la Estimación de Densidad

Los modelos autoregresivos se encuentran entre los estimadores de densidad neural con mejor rendimiento. Describimos un enfoque para aumentar la flexibilidad de un modelo autoregresivo, basado en modelar los números aleatorios que el modelo utiliza internamente al generar datos. Al construir una pila de modelos autoregresivos, cada uno modelando los números aleatorios del siguiente modelo en la pila, obtenemos un tipo de flujo de normalización adecuado para la estimación de densidad, que denominamos Flujo Autoregresivo Enmascarado. Este tipo de flujo está estrechamente relacionado con el Flujo Autoregresivo Inverso y es una generalización de Real NVP. El Flujo Autoregresivo Enmascarado logra un rendimiento de vanguardia en una variedad de tareas de estimación de densidad de propósito general.