Fluxos Normalizantes para Modelagem e Inferência Probabilística

Os fluxos normalizantes oferecem um mecanismo geral para definir distribuições de probabilidade expressivas, exigindo apenas a especificação de uma distribuição base (geralmente simples) e uma série de transformações bijetivas. Recentemente, houve muito trabalho em fluxos normalizantes, variando desde a melhoria de seu poder expressivo até a expansão de sua aplicação. Acreditamos que o campo agora amadureceu e precisa de uma perspectiva unificada. Nesta revisão, tentamos fornecer tal perspectiva, descrevendo os fluxos através da lente da modelagem e inferência probabilística. Colocamos ênfase especial nos princípios fundamentais do design de fluxos e discutimos tópicos fundamentais, como poder expressivo e compensações computacionais. Também ampliamos a estrutura conceitual dos fluxos relacionando-os a transformações de probabilidade mais gerais. Por fim, resumimos o uso de fluxos para tarefas como modelagem generativa, inferência aproximada e aprendizado supervisionado.