AI用語集
人工知能の完全辞典
正規化フロー
単純な分布から複雑な分布へマッピングするための、一連の可逆な全単射変換を使用する生成的モデルアーキテクチャ。確率密度の正確な推定と効率的なサンプリングを可能にします。
全単射
値域の各要素が定義域で正確に一つの前身を持つ可逆な数学的関数。正規化フローの基本プロパティで、変換の可逆性を保証します。
ヤコビアン
ベクトル変換の偏導関数の行列。正規化フローでは、変換時の体積変化を計算し、分布の正規化を維持するためにその行列式が不可欠です。
RealNVP
Real-valued Non-Volume Preserving（実数値非体積保存）の略。マスクされたアフィン変換を持つカップリング層を導入する正規化フローアーキテクチャで、ヤコビアン行列式の効率的な計算と高速な可逆変換を可能にします。
カップリング層
RealNVPおよびGlowアーキテクチャの基本構成要素。次元を2つのブロックに分割し、一方が他方のブロックに依存するパラメータ化された関数によって変換され、全単射性を保ちながら複雑な変換を可能にします。
平面フロー
f(z) = z + u·h(wᵀz + b)の形式の関数を使用するフロー変換タイプ。hは非線形関数で、多峰分布をモデル化するために潜在空間に平面変形を作成します。
放射フロー
空間内の特定点周りで放射状変換を適用するフローアーキテクチャ。f(z) = z + β/(α + ||z - z₀||)(z - z₀)の形式の関数を使用し、的を絞った局所的変形を作成します。
マスク自己回帰フロー (MAF)
自己回帰とマスキングを組み合わせて三角変換を構築する正規化フロー。各次元は前の次元にのみ依存し、正確な密度推定は可能ですが、サンプリングは逐次的に行われます。
逆自己回帰フロー（IAF）
MAFの変種であり、依存関係の方向を逆転させ、並列サンプリングを効率的に実現するが、順次密度推定が必要。変分モデルやリアルタイム生成アプリケーションに特に適している。
Glow
生成正規化フローアーキテクチャで、置換を置き換えるために可逆1×1畳み込みを導入し、改善されたカップリング層と活性化正規化を組み合わせて高品質な画像モデリングを実現する。
可逆1×1畳み込み
1×1カーネルを持つ畳み込み操作で、可逆行列としてパラメータ化され、Glowで使用される。双射性を維持し、ヤコビアンの効率的な計算を可能にしながら、チャネル間の学習可能な置換を実行する。
変数変換公式
正規化フローの基本的な数学的原理で、ヤコビアン行列式を通じて変換前後の確率密度間の関係を確立し、尤度の正確な推定を可能にする。
ニューラルスプラインフロー
2次有理スプライン関数を基本変換として使用するフローアーキテクチャで、解析的ヤコビアン計算と改善された数値安定性を提供し、高い表現力を実現する。
基底分布
潜在的空間における単純な分布（通常は等方性ガウス分布または一様分布）で、フローの連続変換の出発点として機能する。サンプリングと密度計算の容易さのために選択される。
厳密な尤度計算
正規化フローの主要な利点で、サンプリングや変分下限などの近似を必要とする他の生成モデルとは異なり、データの対数尤度の厳密な解析計算を可能にする。
Freivalds-Gaussianフロー
構造化された回転・スケーリング行列に基づく変換を使用するフローアーキテクチャで、高次元での数値安定性とヤコビアン行列式の効率的な計算を保証する。
三角形変換
自己回帰フローで使用される三角ヤコビ変換のタイプ。三角構造は全単射性を保証し、行列式の計算を対角要素の積として簡素化します。