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（北京）人工智能學院 控制科學與工程 研23級
2)劉建偉 中國石油大學（北京）人工智能學院 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據的概率分布。本文回顧了生成式歸一化流模型的發展歷程，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建方法、推理方法以及度量方法。最后總結了歸一化流模型在各個領域的應用潛力，并指出了未來研究方向，如結合注意力機制、遞歸結構以及多模態數據融合等。
背景與動機:
歸一化流模型通過學習正常數據的分布，能夠有效檢測出不符合該分布的異常數據，在多個領域具有重要應用，可以用于對環境狀態的建模和預測，幫助智能體更好地理解環境并做出更優的決策。歸一化流模型可以在金融領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出警報；在制造業中用于監測設備的運行狀態，檢測出異常信號，從而提前預警設備故障；在機器人領域用于建模機器人所處環境的狀態分布；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，在醫學研究中生成虛擬的醫學圖像（如X光片、MRI圖像），用于訓練深度學習模型，提高模型的泛化能力。
主要內容:
本文回顧生成式歸一化流模型背景和發展，并綜述了模型的定義組合、構建方法，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概念并且分析推導了前向和反向KL散度關系，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，詳細介紹了相關的NICE和耦合層架構最后還總結了模型在計算機視覺、醫學圖像處理、金融和工業等領域的應用潛能與挑戰，并指出了未來研究方向，如結合注意力機制、遞歸結構以及多模態數據融合等。
NICE基本結構
一般耦合層結構
結論:
歸一化流模型具有靈活的密度估計，能夠對復雜的數據分布進行精確建模，對比傳統的高斯混合模型等模型，能更好地捕捉數據中的復雜結構和依賴關系。模型在計算數據的對數概率密度時具有較高的效率，有利于許多需要快速評估數據概率的任務。對于未來研究發展，可以結合注意力機制、遞歸結構等，進一步增強模型對數據長序列依賴和全局結構的捕捉能力。還可以與其他生成模型結合，構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用于多模態數據，實現不同模態數據之間的有效融合和生成，比如將圖像和音頻、文本信息、三維數據甚至更多模態數據結合起來。
作者簡介:
劉建偉，教師。