【ベイズ2026】正規化フロー Normalizing Flows
ベイズ統計学シリーズ
本セミナーは「ベイズ統計シリーズ2026」に含まれるLIVE講座の一つです。シリーズ全体を購入される場合、以下のページよりご登録ください。
参加費
一般: 11,000円(税込)
学生: 6,600円(税込)
※ 所属機関内にて領収書と共に税額や金額の根拠を求められた際には、本ページのスクリーンショット等でご対応いただけますと幸いです。
学習ポイント
単純な確率分布を可逆な変換によって複雑な分布へ写すNormalizing Flow（正規化フロー、NF）の基本原理を学び、サンプルの生成と確率密度の計算を両立できる仕組みを理解します。
平均場近似やGaussian近似では表現が難しい変数間の複雑な関係を確認し、変数変換公式とJacobian determinantを用いて、柔軟な変分事後分布を構成する方法を理解します。
coupling型とautoregressive型を中心に、Normalizing Flowの代表的な設計を学び、分布の表現力、サンプル生成、確率密度の計算に関するトレードオフを整理します。
GlowやTARFlowによる生成モデルへの応用を学ぶとともに、Continuous Normalizing Flow、Flow Matching、拡散モデルとの関係を概念的に理解し、Normalizing Flowの利用範囲と限界を把握します。
ベイズ推論の演習を通じて、Gaussian変分推論とNormalizing Flowを用いた変分推論を比較し、近似分布の表現力の違いが推論結果や不確実性の評価に与える影響を実践的に理解します。
詳細概要
本講義では、単純な確率分布を可逆な変換によって複雑な分布へ写すNormalizing Flow（正規化フロー、NF）の基本的な考え方を、120分（講義90分＋演習30分）で学ぶ。Normalizing Flowは、柔軟な分布を表現しながら、サンプルの生成と確率密度の計算を両立できることを特徴とする。
前半では、変分推論の基本を簡単に振り返り、平均場近似やGaussian近似では、変数間の複雑な関係を十分に表現できない場合があることを説明する。図や2次元の例を用いて、分布を変形する直感から変数変換公式とJacobian determinantを導入し、前回と同じELBOを使いながら、Normalizing Flowによって柔軟な変分事後分布を構成する方法を解説する。
後半では、coupling型とautoregressive型を中心に、Normalizing Flowの設計と計算上のトレードオフを解説する。さらに、GlowやTARFlowによる生成モデルへの応用を紹介し、Continuous Normalizing Flow、Flow Matching、拡散モデルの関係にも概念的に触れる。最後に、Normalizing Flowの利点と限界を整理する。
演習では、実際の応用を意識したベイズ推論問題を題材に、Gaussian変分推論とNormalizing Flowを用いた変分推論を比較する。近似分布の表現力の違いが、推論結果や不確実性の評価にどのような影響を与えるかを実践的に確認する。
本講義を通じて、Normalizing Flowの基本原理を理解し、ベイズ推論と生成モデルにおいてどのように利用されるのかを判断するための基礎を身につける。
講師紹介
清原 直樹 Kiyohara Naoki
Imperial College London・博士課程
東京理科大学で物理学の学士号、東京大学で物質科学の修士号を取得。キヤノン株式会社に入社後、医療システムや半導体製造装置を対象とした機械学習および流体・構造解析の研究開発に従事。2023年より同社の海外留学制度を利用し、Imperial College LondonのDepartment of Computingにて博士課程に在籍している。現在は、深層学習とベイズ的手法の交差領域を中心に、深層時系列モデル、状態空間モデル、ガウス過程、確率微分方程式、Normalising Flows、不確実性定量化などを研究している。NeurIPS 2025では、2本の論文を発表した。
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