本研究探讨生成模型输出的有效性，提出“有效性查询”以降低无效输出的概率。结果表明，在特定条件下，确保有效性所需的样本数量与有效性要求关系不大，为分布学习提供了新思路。

本文综述了归一化流在分布学习中的应用，探讨了模型构建、表达能力及计算权衡，涵盖了分段归一化流、随机归一化流及非参数生成模型，提出了多元时序动态建模方法和优化算法，并展示了在实际数据集上的优越性能。