सामान्यीकृत प्रवाह (Normalizing Flows)
सामान्यीकृत प्रवाह जनरेटिव मॉडलों का एक वर्ग है जो मानक गॉसियन जैसे सरल आधार वितरण पर व्युत्क्रमणीय, अवकलनीय परिवर्तनों के अनुक्रम को लागू करके एक जटिल संभाव्यता वितरण सीखते हैं। रेज़ेंडे और मोहम्मद (2015) द्वारा विचरण अनुमान (variational inference) के संदर्भ में प्रस्तुत, वे सटीक संभावना गणना (exact likelihood computation) और कुशल नमूनाकरण (efficient sampling) को सक्षम करते हैं, जिससे वे घनत्व अनुमान (density estimation) और जनरेशन कार्यों के लिए VAEs और GANs के एक सैद्धांतिक विकल्प बन जाते हैं।
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स्रोत
- Rezende, D. J., & Mohamed, S. (2015). Variational inference with normalizing flows. International Conference on Machine Learning (ICML), 1530–1538. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Normalizing Flows. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/normalizing-flows
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