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人工智能完整词典
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双射变换
可逆的数学函数，在两个空间之间建立一一对应关系，对于在流中保持精确密度计算的性质至关重要。
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雅可比行列式
变换雅可比矩阵的行列式，用于在变密度概率计算中应用变量替换公式。
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可逆神经网络
设计为完全可逆的神经网络架构，允许双向计算激活和梯度而不丢失信息。
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密度估计
从观测样本估计底层概率密度函数的问题，归一化流可以精确解决此问题。
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自回归流
归一化流，其中每个维度的变换条件依赖于前面的维度，允许对依赖关系进行顺序建模。
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三角矩阵
（上或下）矩阵结构，用于某些流中以保证雅可比行列式的高效计算，其值等于对角元素的乘积。
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LU分解
矩阵分解，将矩阵分解为下三角矩阵（L）和上三角矩阵（U）的乘积，用于有效参数化可逆矩阵。
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掩码自回归流（MAF）
使用掩码强制施加方向依赖结构的自回归流，支持顺序采样但允许并行评估。
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逆自回归流 (IAF)
MAF的变体，反转依赖方向以实现快速并行采样，代价是更慢的序列评估。
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