科研動(dòng)態(tài)
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(huì)議：CCC2025 （CAA A類(lèi)會(huì)議）
論文題目：Generative Normalizing Flow Models
錄用時(shí)間：2025.4.2
作者列表：
1)代思怡 中國(guó)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(jí)
2)劉建偉 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 自動(dòng)化系 教師
摘要:
生成式歸一化流模型對(duì)服從某一簡(jiǎn)單概率分布的隨機(jī)樣本進(jìn)行一系列歸一化變換使得最終的隱空間中的隱隨機(jī)變量服從觀(guān)測(cè)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(lái)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(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，并指出了未來(lái)研究方向，如結(jié)合注意力機(jī)制、遞歸結(jié)構(gòu)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等。
背景與動(dòng)機(jī):
歸一化流模型通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的分布，能夠有效檢測(cè)出不符合該分布的異常數(shù)據(jù)，在多個(gè)領(lǐng)域具有重要應(yīng)用，可以用于對(duì)環(huán)境狀態(tài)的建模和預(yù)測(cè)，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(cè)信用卡欺詐行為，模型能夠快速識(shí)別出異常交易及時(shí)發(fā)出警報(bào)；在制造業(yè)中用于監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，檢測(cè)出異常信號(hào)，從而提前預(yù)警設(shè)備故障；在機(jī)器人領(lǐng)域用于建模機(jī)器人所處環(huán)境的狀態(tài)分布；在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中生成與真實(shí)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(jì)等進(jìn)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(xì)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(jì)算機(jī)視覺(jué)、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(lái)研究方向，如結(jié)合注意力機(jī)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(jì)，能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)分布進(jìn)行精確建模，對(duì)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(lài)關(guān)系。模型在計(jì)算數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)概率密度時(shí)具有較高的效率，有利于許多需要快速評(píng)估數(shù)據(jù)概率的任務(wù)。對(duì)于未來(lái)研究發(fā)展，可以結(jié)合注意力機(jī)制、遞歸結(jié)構(gòu)等，進(jìn)一步增強(qiáng)模型對(duì)數(shù)據(jù)長(zhǎng)序列依賴(lài)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(qiáng)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(shí)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(lái)。
作者簡(jiǎn)介:
劉建偉，教師。