흐름 기반 생성 모델(Flow-based generative model)
term_id: flow_based_generative_model
Category: basic_concepts
Definition
흐름 기반 생성 모델은 가우시안과 같은 간단한 기본 분포에 일련의 가역적이고 미분 가능한 변환을 적용하여 복잡한 확률 분포를 구성합니다. 이러한 모델은 정확한 우도(exact likelihood) 계산을 가능하게 하며, 데이터 생성 및 밀도 추정에 효과적입니다.
Summary
단순한 분포를 복잡한 데이터 분포로 매핑하기 위해 가역 변환을 사용하는 생성 모델의 한 종류입니다.
Key Concepts
- 가역 변환(Invertible Transformations)
- 정확한 우도(Exact Likelihood)
- 정규화 흐름(Normalizing Flows)
- 변수 변경(Change of Variables)
Use Cases
- 이미지 생성(Image generation)
- 밀도 추정(Density estimation)
- 이상 탐지(Anomaly detection)