Flots génératifs
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Un modèle génératif basé sur les flots est une instance de modèles génératifs utilisé dans l'apprentissage automatique qui modélise explicitement une distribution de probabilité en exploitant les flots normalisant[1],[2],[3], qui est une méthode probabiliste utilisant la formule de changement de variable pour transformer une distribution simple, souvent une loi normal ou uniforme, en une distribution complexe.
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La modélisation directe de la vraisemblance présente de nombreux avantages comme l'entrainement du réseau par maximum de vraisemblance. De plus, de nouveaux échantillons peuvent être produits en échantillonnant à partir de la distribution initiale et en appliquant la transformation induite par le flot.