论文题目：生成式归一化流模型

录用会议：CCC2025 （CAA A类会议）

论文题目：Generative Normalizing Flow Models

录用时间：2025.4.2

作者列表：

1)代思怡 中国天天色天天（北京）人工智能学院 控制科学与工程 研23级

2)刘建伟 中国天天色天天（北京）人工智能学院 自动化系 教师

摘要:

生成式归一化流模型对服从某一简单概率分布的随机样本进行一系列归一化变换使得最终的隐空间中的隐随机变量服从观测数据的概率分布。本文回顾了生成式归一化流模型的发展历程，从早期的变分推断到近年来的NICE、RealNVP和Glow等模型的提出，探讨了其在生成式模型中的显著成果。此外，本文还深入讨论了归一化流的构建方法、推理方法以及度量方法。最后总结了归一化流模型在各个领域的应用潜力，并指出了未来研究方向，如结合注意力机制、递归结构以及多模态数据融合等。

背景与动机:

归一化流模型通过学习正常数据的分布，能够有效检测出不符合该分布的异常数据，在多个领域具有重要应用，可以用于对环境状态的建模和预测，帮助智能体更好地理解环境并做出更优的决策。归一化流模型可以在金融领域用于检测信用卡欺诈行为，模型能够快速识别出异常交易及时发出警报；在制造业中用于监测设备的运行状态，检测出异常信号，从而提前预警设备故障；在机器人领域用于建模机器人所处环境的状态分布；在计算机视觉中生成与真实图像分布高度相似的合成图像，在医学研究中生成虚拟的医学图像（如X光片、MRI图像），用于训练深度学习模型，提高模型的泛化能力。

主要内容:

本文回顾生成式归一化流模型背景和发展，并综述了模型的定义组合、构建方法，介绍了前向KL散度、反向KL散度、最大似然估计等进行推理的相关概念并且分析推导了前向和反向KL散度关系，此后介绍了f-散度、积分概率度量、Wasserstein距离、Dudley度量、最大均值差异等度量方法，详细介绍了相关的NICE和耦合层架构最后还总结了模型在计算机视觉、医学图像处理、金融和工业等领域的应用潜能与挑战，并指出了未来研究方向，如结合注意力机制、递归结构以及多模态数据融合等。

 

NICE基本结构

 

一般耦合层结构

结论:

归一化流模型具有灵活的密度估计，能够对复杂的数据分布进行精确建模，对比传统的高斯混合模型等模型，能更好地捕捉数据中的复杂结构和依赖关系。模型在计算数据的对数概率密度时具有较高的效率，有利于许多需要快速评估数据概率的任务。对于未来研究发展，可以结合注意力机制、递归结构等，进一步增强模型对数据长序列依赖和全局结构的捕捉能力。还可以与其他生成模型结合，构建更强大的生成模型，并探索怎样更好地将归一化流模型应用于多模态数据，实现不同模态数据之间的有效融合和生成，比如将图像和音频、文本信息、三维数据甚至更多模态数据结合起来。

作者简介:

刘建伟，教师。