深度生成模型（1）—— 自回归模型 AR
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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…
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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…
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深度生成模型（7）—— 扩散模型 Diffusion
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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
…
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深度生成模型（3）—— 流模型 Normalizing Flow Model
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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…
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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…
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