生成式歸一化流模型
論文題目：生成式歸一化流模型
錄用會議：CCC2025 （CAA A類會議）
論文題目：Generative Normalizing Flow Models
錄用時間：2025.4.2
作者列表：
1)代思怡 中國石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 控制科學(xué)與工程 研23級
2)劉建偉 中國石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 自動化系 教師
摘要:
生成式歸一化流模型對服從某一簡單概率分布的隨機樣本進行一系列歸一化變換使得最終的隱空間中的隱隨機變量服從觀測數(shù)據(jù)的概率分布。本文回顧了生成式歸一化流模型的發(fā)展歷程，從早期的變分推斷到近年來的NICE、RealNVP和Glow等模型的提出，探討了其在生成式模型中的顯著成果。此外，本文還深入討論了歸一化流的構(gòu)建方法、推理方法以及度量方法。最后總結(jié)了歸一化流模型在各個領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，并指出了未來研究方向，如結(jié)合注意力機制、遞歸結(jié)構(gòu)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等。
背景與動機:
歸一化流模型通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的分布，能夠有效檢測出不符合該分布的異常數(shù)據(jù)，在多個領(lǐng)域具有重要應(yīng)用，可以用于對環(huán)境狀態(tài)的建模和預(yù)測，幫助智能體更好地理解環(huán)境并做出更優(yōu)的決策。歸一化流模型可以在金融領(lǐng)域用于檢測信用卡欺詐行為，模型能夠快速識別出異常交易及時發(fā)出警報；在制造業(yè)中用于監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)，檢測出異常信號，從而提前預(yù)警設(shè)備故障；在機器人領(lǐng)域用于建模機器人所處環(huán)境的狀態(tài)分布；在計算機視覺中生成與真實圖像分布高度相似的合成圖像，在醫(yī)學(xué)研究中生成虛擬的醫(yī)學(xué)圖像（如X光片、MRI圖像），用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，提高模型的泛化能力。
主要內(nèi)容:
本文回顧生成式歸一化流模型背景和發(fā)展，并綜述了模型的定義組合、構(gòu)建方法，介紹了前向KL散度、反向KL散度、最大似然估計等進行推理的相關(guān)概念并且分析推導(dǎo)了前向和反向KL散度關(guān)系，此后介紹了f-散度、積分概率度量、Wasserstein距離、Dudley度量、最大均值差異等度量方法，詳細介紹了相關(guān)的NICE和耦合層架構(gòu)最后還總結(jié)了模型在計算機視覺、醫(yī)學(xué)圖像處理、金融和工業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用潛能與挑戰(zhàn)，并指出了未來研究方向，如結(jié)合注意力機制、遞歸結(jié)構(gòu)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等。
NICE基本結(jié)構(gòu)
一般耦合層結(jié)構(gòu)
結(jié)論:
歸一化流模型具有靈活的密度估計，能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)分布進行精確建模，對比傳統(tǒng)的高斯混合模型等模型，能更好地捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和依賴關(guān)系。模型在計算數(shù)據(jù)的對數(shù)概率密度時具有較高的效率，有利于許多需要快速評估數(shù)據(jù)概率的任務(wù)。對于未來研究發(fā)展，可以結(jié)合注意力機制、遞歸結(jié)構(gòu)等，進一步增強模型對數(shù)據(jù)長序列依賴和全局結(jié)構(gòu)的捕捉能力。還可以與其他生成模型結(jié)合，構(gòu)建更強大的生成模型，并探索怎樣更好地將歸一化流模型應(yīng)用于多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的有效融合和生成，比如將圖像和音頻、文本信息、三維數(shù)據(jù)甚至更多模態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合起來。
作者簡介:
劉建偉，教師。