フローベース生成モデル
log  p K ( z K ) = log  p 0 ( z 0 ) − ∑ i = 1 K log  | det d f i ( z i − 1 ) d z i − 1 | {\displaystyle \log p_{K}(z_{K})=\log p_{0}(z_{0})-\sum _{i=1}^{K}\log \left|\det {\frac {df_{i}(z_{i-1})}{dz_{i-1}}}\right|}
対数尤度を効率的に計算するためには、関数 f 1 , . . . , f K {\displaystyle f_{1},...,f_{K}} は次の性質を満たす必要がある:
逆変換が容易である。
ヤコビ行列式を計算しやすい。
実際には、関数 f 1 , . . . , f K {\displaystyle f_{1},...,f_{K}} はディープニューラルネットワークを使用してモデル化され、対象となる分布からのデータサンプルの負の対数尤度を最小化するように訓練される。これらの手法は通常、逆行列式とヤコビ行列式の両方の計算でニューラルネットワークの順方向演算のみが必要になるように設計される。このような手法の例として、NICE、 RealNVP 、およびGlowがある。