本研究提出了一种融合程序性弱监督和生成对抗网络的模型，通过对数据的离散潜变量和弱监督派生数据的标签估计进行对齐，从而更好地建模样本相关的弱监督结果的准确性，并通过合成样本实现了数据增强。实验结果表明，所提出的模型在多分类图像分类数据集上表现优异，同时提升了生成图像的质量和最终模型性能。

Mar, 2022

FlowGMM 是一种基于正则化流的端到端方法，用于生成半监督学习，具有可解释性，适用于广泛的数据类型，包括文本数据、表格数据和半监督图像分类，并能够发现可解释的结构、提供实时的无优化特征可视化等。

Dec, 2019

本文综述了 Normalizing Flows 在分布学习中的构建和使用，旨在提供模型的背景和解释，回顾现有的最新文献，并确定未来可行的有前途的方向和未解决的问题。

Aug, 2019

通过聚合多个弱监督数据源，本研究提出一种直接使用神经网络重参数化概率先验标签，从而直接学习下游模型的端到端方法，取得了端模型性能和弱监督数据依赖性方面的改进。

Jul, 2021

本文提出了一种新型、基于图的生成模型 —— 图可逆正则流，并尝试将其应用于监督学习和非监督学习任务中，与其他自回归模型相比表现良好且更适合于并行计算架构。

May, 2019

本文提出了一种基于约束空间的弱监督学习方法，将不同的弱监督信号结合起来进行训练，在文本分类和图像分类任务中优于其他方法。

Sep, 2020

本研究介绍了一种名为 NIF 的流行有噪声映射模型，可以通过注入变换学习数据流形的降维表示，有效提高了样品质量和数据嵌入的可分性。

Jun, 2020

提出了 AutoWS 框架用于增加弱监督过程的效率，减少对领域专家的依赖性，使用少量标记的实例和自动创建标注函数的方法来指定嘈杂标签，然后通过一个下游歧别分类器将其聚合成概率标签。

Feb, 2023

Flow-based deep generative models can be used for novelty detection in time series data and outperform traditional methods like the Local Outlier Factor.

Jun, 2019

提出了一种基于 VAE 的生成模型，该模型联合训练了基于正则化流的潜在空间分布和到观察到的离散空间的随机映射，解决了直接对离散序列应用正则化流所面临的挑战，并具有可比拟的性能和流灵活性。

Jan, 2019