<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" ><generator uri="https://jekyllrb.com/" version="3.10.0">Jekyll</generator><link href="https://squirrelai.link/feed.xml" rel="self" type="application/atom+xml" /><link href="https://squirrelai.link/" rel="alternate" type="text/html" /><updated>2026-11-14T17:53:01+00:00</updated><id>https://squirrelai.link/feed.xml</id><title type="html">Yuyang Hu’s Site</title><subtitle>personal description</subtitle><author><name>Yuyang Hu</name><email>2200013065@stu.pku.edu.cn</email></author><entry><title type="html">深度生成模型（2）—— 变分自编码器 VAE</title><link href="https://squirrelai.link/posts/2025/12/vae/" rel="alternate" type="text/html" title="深度生成模型（2）—— 变分自编码器 VAE" /><published>2025-12-07T00:00:00+00:00</published><updated>2025-12-07T00:00:00+00:00</updated><id>https://squirrelai.link/posts/2025/12/vae</id><content type="html" xml:base="https://squirrelai.link/posts/2025/12/vae/"><![CDATA[<p>本文介绍变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）的原理和实现。</p>

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<blockquote>
  <p>参考课程：Stanford CS236，MIT 6s978</p>
</blockquote>

<h2 id="1-vae的原理">1 VAE的原理</h2>

<h3 id="11-第一步">1.1 第一步</h3>

<p>现在有一个MNIST手写数据集，数据集包含很多的图片，每一张图片的大小为 ，像素的灰度有十个等级 ，并且每张…</p>

<p><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/">阅读全文</a></p>

<hr />

<p><em>👍 知乎赞同：5</em></p>]]></content><author><name>Yuyang Hu</name><email>2200013065@stu.pku.edu.cn</email></author><category term="深度生成模型" /><category term="VAE" /><category term="变分自编码器" /><summary type="html"><![CDATA[本文介绍变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）的原理和实现。 参考课程：Stanford CS236，MIT 6s978 1 VAE的原理 1.1 第一步 现在有一个MNIST手写数据集，数据集包含很多的图片，每一张图片的大小为 ，像素的灰度有十个等级 ，并且每张… 阅读全文 👍 知乎赞同：5]]></summary></entry><entry><title type="html">深度生成模型（1）—— 自回归模型 AR</title><link href="https://squirrelai.link/posts/2025/12/autoregressive/" rel="alternate" type="text/html" title="深度生成模型（1）—— 自回归模型 AR" /><published>2025-12-06T00:00:00+00:00</published><updated>2025-12-06T00:00:00+00:00</updated><id>https://squirrelai.link/posts/2025/12/autoregressive</id><content type="html" xml:base="https://squirrelai.link/posts/2025/12/autoregressive/"><![CDATA[<p>本文介绍生成模型的基础——自回归模型（Autoregressive Model）。</p>

<!-- more -->

<blockquote>
  <p>参考课程：Stanford CS236，MIT 6s978</p>
</blockquote>

<h2 id="1-从一切的开始说起">1 从一切的开始说起</h2>

<h3 id="11-生成模型是什么">1.1 生成模型是什么？</h3>

<p>生成无处不在，我们说的每一句话，都是我们的大脑生成的，我们看到的每一张图片，也是现实世界生成给我们的…</p>

<p><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/">阅读全文</a></p>

<hr />

<p><em>👍 知乎赞同：6</em></p>]]></content><author><name>Yuyang Hu</name><email>2200013065@stu.pku.edu.cn</email></author><category term="深度生成模型" /><category term="Autoregressive Model" /><category term="自回归模型" /><summary type="html"><![CDATA[本文介绍生成模型的基础——自回归模型（Autoregressive Model）。 参考课程：Stanford CS236，MIT 6s978 1 从一切的开始说起 1.1 生成模型是什么？ 生成无处不在，我们说的每一句话，都是我们的大脑生成的，我们看到的每一张图片，也是现实世界生成给我们的… 阅读全文 👍 知乎赞同：6]]></summary></entry><entry><title type="html">深度生成模型（7）—— 扩散模型 Diffusion</title><link href="https://squirrelai.link/posts/2025/12/diffusion/" rel="alternate" type="text/html" title="深度生成模型（7）—— 扩散模型 Diffusion" /><published>2025-12-05T00:00:00+00:00</published><updated>2025-12-05T00:00:00+00:00</updated><id>https://squirrelai.link/posts/2025/12/diffusion</id><content type="html" xml:base="https://squirrelai.link/posts/2025/12/diffusion/"><![CDATA[<p>本文深入介绍扩散模型（Diffusion Model）的原理，包括 DDPM 等经典方法。</p>

<!-- more -->

<blockquote>
  <p>参考资料：Stanford CS236，MIT 6s978，Song Yang’s Blog，DDPM论文，向diffusion更深处：score matching、随机微分方程和朗之万动力学</p>
</blockquote>

<h2 id="1-ddpm">1 DDPM</h2>

<p>…</p>

<p><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/">阅读全文</a></p>

<hr />

<p><em>👍 知乎赞同：7</em></p>]]></content><author><name>Yuyang Hu</name><email>2200013065@stu.pku.edu.cn</email></author><category term="深度生成模型" /><category term="Diffusion Model" /><category term="扩散模型" /><summary type="html"><![CDATA[本文深入介绍扩散模型（Diffusion Model）的原理，包括 DDPM 等经典方法。 参考资料：Stanford CS236，MIT 6s978，Song Yang’s Blog，DDPM论文，向diffusion更深处：score matching、随机微分方程和朗之万动力学 1 DDPM … 阅读全文 👍 知乎赞同：7]]></summary></entry><entry><title type="html">深度生成模型（3）—— 流模型 Normalizing Flow Model</title><link href="https://squirrelai.link/posts/2025/12/normalizing-flow/" rel="alternate" type="text/html" title="深度生成模型（3）—— 流模型 Normalizing Flow Model" /><published>2025-12-04T00:00:00+00:00</published><updated>2025-12-04T00:00:00+00:00</updated><id>https://squirrelai.link/posts/2025/12/normalizing-flow</id><content type="html" xml:base="https://squirrelai.link/posts/2025/12/normalizing-flow/"><![CDATA[<p>本文介绍归一化流模型（Normalizing Flow）的原理及其在生成模型中的应用。</p>

<!-- more -->

<blockquote>
  <p>参考课程：Stanford CS236</p>
</blockquote>

<h2 id="1-flow-model-的定义">1 Flow Model 的定义</h2>

<h3 id="11-密度变换公式-change-of-variables-theorem">1.1 密度变换公式 Change of Variables Theorem</h3>

<p>上期我们谈到，VAE 使用变分下界 ELBO 绕过了…</p>

<p><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/">阅读全文</a></p>

<hr />

<p><em>👍 知乎赞同：9</em></p>]]></content><author><name>Yuyang Hu</name><email>2200013065@stu.pku.edu.cn</email></author><category term="深度生成模型" /><category term="Normalizing Flow" /><category term="流模型" /><summary type="html"><![CDATA[本文介绍归一化流模型（Normalizing Flow）的原理及其在生成模型中的应用。 参考课程：Stanford CS236 1 Flow Model 的定义 1.1 密度变换公式 Change of Variables Theorem 上期我们谈到，VAE 使用变分下界 ELBO 绕过了… 阅读全文 👍 知乎赞同：9]]></summary></entry><entry><title type="html">深度生成模型（6）—— 分数模型 Score-Based Model</title><link href="https://squirrelai.link/posts/2025/12/score-based-model/" rel="alternate" type="text/html" title="深度生成模型（6）—— 分数模型 Score-Based Model" /><published>2025-12-03T00:00:00+00:00</published><updated>2025-12-03T00:00:00+00:00</updated><id>https://squirrelai.link/posts/2025/12/score-based-model</id><content type="html" xml:base="https://squirrelai.link/posts/2025/12/score-based-model/"><![CDATA[<p>本文介绍分数模型（Score-Based Model）的原理及其与能量模型的联系。</p>

<!-- more -->

<blockquote>
  <p>参考课程：Stanford CS236，Song Yang’s Blog</p>
</blockquote>

<h2 id="0-从-energy-based-model-到-score-based-model">0 从 Energy-based Model 到 Score-based Model</h2>

<p>上期我们讲到在能量模型中，可以用分数匹配代替…</p>

<p><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/">阅读全文</a></p>

<hr />

<p><em>👍 知乎赞同：10</em></p>]]></content><author><name>Yuyang Hu</name><email>2200013065@stu.pku.edu.cn</email></author><category term="深度生成模型" /><category term="Score-Based Model" /><category term="分数模型" /><summary type="html"><![CDATA[本文介绍分数模型（Score-Based Model）的原理及其与能量模型的联系。 参考课程：Stanford CS236，Song Yang’s Blog 0 从 Energy-based Model 到 Score-based Model 上期我们讲到在能量模型中，可以用分数匹配代替… 阅读全文 👍 知乎赞同：10]]></summary></entry><entry><title type="html">一文讲明白LM中的RL（PPO，RLHF，DPO，GRPO，……）</title><link href="https://squirrelai.link/posts/2025/12/lm-rl/" rel="alternate" type="text/html" title="一文讲明白LM中的RL（PPO，RLHF，DPO，GRPO，……）" /><published>2025-12-02T00:00:00+00:00</published><updated>2025-12-02T00:00:00+00:00</updated><id>https://squirrelai.link/posts/2025/12/lm-rl</id><content type="html" xml:base="https://squirrelai.link/posts/2025/12/lm-rl/"><![CDATA[<p>本文系统梳理了语言模型中的强化学习方法，包括 PPO、RLHF、DPO、GRPO 等核心算法。</p>

<!-- more -->

<h2 id="0-前置知识">0 前置知识</h2>

<p>RL从何而来：强化学习（1）—— 从模仿学习说起<br />
策略梯度：强化学习（2）—— 策略梯度法（REINFORCE）<br />
Actor-Critic：强化学习（3）—— Actor-Critic<br />
Q-Le…</p>

<p><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/">阅读全文</a></p>

<hr />

<p><em>👍 知乎赞同：12</em></p>]]></content><author><name>Yuyang Hu</name><email>2200013065@stu.pku.edu.cn</email></author><category term="大语言模型" /><category term="强化学习" /><category term="RLHF" /><category term="PPO" /><category term="DPO" /><category term="GRPO" /><summary type="html"><![CDATA[本文系统梳理了语言模型中的强化学习方法，包括 PPO、RLHF、DPO、GRPO 等核心算法。 0 前置知识 RL从何而来：强化学习（1）—— 从模仿学习说起 策略梯度：强化学习（2）—— 策略梯度法（REINFORCE） Actor-Critic：强化学习（3）—— Actor-Critic Q-Le… 阅读全文 👍 知乎赞同：12]]></summary></entry><entry><title type="html">深度生成模型（5）—— 能量模型 Energy-Based Model (EBM)</title><link href="https://squirrelai.link/posts/2025/12/ebm/" rel="alternate" type="text/html" title="深度生成模型（5）—— 能量模型 Energy-Based Model (EBM)" /><published>2025-12-01T00:00:00+00:00</published><updated>2025-12-01T00:00:00+00:00</updated><id>https://squirrelai.link/posts/2025/12/ebm</id><content type="html" xml:base="https://squirrelai.link/posts/2025/12/ebm/"><![CDATA[<p>本文介绍能量模型（Energy-Based Model, EBM）的基本概念和原理。</p>

<!-- more -->

<blockquote>
  <p>参考课程：Stanford CS236</p>
</blockquote>

<h2 id="1-ebm的定义">1 EBM的定义</h2>

<h3 id="11-其他模型的问题">1.1 其他模型的问题</h3>

<p>在第二节中我们讲到，VAE 通过多个正态分布叠加对目标分布进行学习，对于MNIST或许足够，但是对于尺寸更大、彩色的图片来说…</p>

<p><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/">阅读全文</a></p>

<hr />

<p><em>👍 知乎赞同：28</em></p>]]></content><author><name>Yuyang Hu</name><email>2200013065@stu.pku.edu.cn</email></author><category term="深度生成模型" /><category term="Energy-Based Model" /><category term="EBM" /><summary type="html"><![CDATA[本文介绍能量模型（Energy-Based Model, EBM）的基本概念和原理。 参考课程：Stanford CS236 1 EBM的定义 1.1 其他模型的问题 在第二节中我们讲到，VAE 通过多个正态分布叠加对目标分布进行学习，对于MNIST或许足够，但是对于尺寸更大、彩色的图片来说… 阅读全文 👍 知乎赞同：28]]></summary></entry></feed>