GAN, VAEに続く（隠れた）第３の深層生成モデル 「Flowベース生成モデル」の要点をつかむ - Qiita

深層生成モデルとしては、GAN （敵対的生成ネットワーク Generative Adversary Network）とVAE（変分オートエンコーダ Variational Auto Encoder）の2つがよく知られています。GANとVAEは、いまや、深層学習のトップスターです。 ところで、深層生成モデルのグループに括られるモデルとして、Flowベース生成モデル （Flow-based generative models）というものがあります。 2014年にGoogle Brain在籍の研究者が提出した論文（ICLR2015査読通過）で最初に提案されたモデルで、入力データのデータ生成過程（生成元の統計母分布の確率密度関数）を推定するにあたり、対数尤度の値を直接、計算可能で（変分下限を介在させない。VAEは変分下限が介在する）、近似値ではなく、対数尤度の値そのもの（exact value）を

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"Flow: EncoderとDecoderの2つを学習する必要がなく、入力データと潜在表現ベクトルをどちらか片方向に結ぶデータ変形関数を学習 / ICA: 「複数の人物の声が重なりあった音声データ」から、各人物の声をばらして、取り出す" 2021