В постоянно развивающейся области машинного обучения исследователи и практики постоянно ищут новые способы эффективного моделирования сложных распределений данных. Нормализация потоков, класс генеративных моделей, стала многообещающим подходом к изучению сложных распределений вероятностей и созданию высококачественных выборок. В этом сообщении блога мы рассмотрим концепцию нормализации потоков, их преимущества и применение в различных областях.

В последние годы диффузионные модели пережили революционный подъем в машинном обучении, став одним из самых важных достижений в этой области. Диффузионные модели стали мощным классом генеративных моделей, которые произвели революцию в области компьютерного зрения и не только. Эти модели предназначены для изучения и аппроксимации сложных распределений данных, что позволяет им генерировать высококачественные выборки данных и выполнять широкий спектр задач, связанных с изображениями...