深度学习中的可逆结构

深度学习中的可逆结构，通常指的是那些设计成能够通过一系列操作恢复原始输入信息的神经网络模型。这样的模型强调信息的完整保留和反向传播能力，特别适用于需要处理高维数据并保持数据隐私的场景。其中一种典型例子是“可逆神经网络”（Invertible Neural Networks），如RealNVP（Real-valued Non-volume Preserving）、 Glow (Generative flow) 等。

这类模型的特点在于它们包含了一种特殊的层结构，比如Affine Coupling Layer，它将输入分为两部分，对每一部分进行独立变换，并可以逆运算回去。这使得神经网络既能进行前向传播生成新样本，也能进行逆向传播更新权重，从而实现了数据的高效编码和解码。

另外，还有像 autoregressive models（自回归模型）和 PixelCNNs（像素级卷积神经网络）等也属于可逆或近似可逆的架构，它们按顺序处理每个像素或时间步，允许从前向后的预测过程中重建原始输入。