Descripción: El flujo normalizador es un modelo generativo que transforma una distribución simple en una más compleja mediante una serie de transformaciones invertibles. Este enfoque se basa en la idea de que es posible mapear datos de una distribución sencilla, como una distribución normal, a una distribución más complicada que represente mejor la estructura de los datos reales. Las transformaciones son diseñadas para ser invertibles, lo que significa que se puede recuperar la distribución original a partir de la compleja. Este proceso permite a los modelos aprender representaciones ricas y detalladas de los datos, facilitando la generación de nuevos ejemplos que son coherentes con la distribución aprendida. Los flujos normalizadores son especialmente útiles en tareas de generación de datos, donde la complejidad de los datos requiere un enfoque más sofisticado que los modelos generativos tradicionales. Además, su capacidad para realizar inferencias y muestreo eficiente los convierte en herramientas valiosas en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde la calidad y la diversidad de los datos generados son cruciales.
