Machine learningGenerative models
정규화 흐름(Normalizing Flows)
정규화 흐름은 표준 가우시안 분포와 같은 단순한 기본 분포에 일련의 가역적이고 미분 가능한 변환을 적용하여 복잡한 확률 분포를 학습하는 생성 모델의 한 종류입니다. Rezende와 Mohamed(2015)가 변분 추론(variational inference)의 맥락에서 소개한 이 모델은 정확한 우도 계산과 효율적인 샘플링을 가능하게 하여 밀도 추정 및 생성 작업에서 VAE 및 GAN에 대한 원칙적인 대안이 됩니다.
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출처
- Rezende, D. J., & Mohamed, S. (2015). Variational inference with normalizing flows. International Conference on Machine Learning (ICML), 1530–1538. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 2). Normalizing Flows. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/normalizing-flows
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