Nemo的博客

从Deep Generative的角度简要回顾了Autoregressive Model以及Variational Autoencoder的理论，并介绍GAN的理论。

Variational Inference公式最详细版。主要介绍生成式中的隐变量模型，混合高斯模型GMM、自编解码器VAE和学习方式变分推断Variational Inference and learning。

自回归模型-2 概述一、Maximum Likelihood Learning（MLL）1.1 Learning的背景1.2 距离度量二、Bayesian Network MLL2.1 Learning parameters2.2 Overfitting三、小总结概述在自回归模型-1中，只介绍了怎么建模会带有Autoregressive的特性，即pθ(x)p_\theta(x)pθ​(x)，而...

Autoregressive Model(1)先对传统的FVSBN，NADE，RNADE等模型进行介绍；然后介绍了Pixel CNN和Pixel RNN等模型原理；贯穿始终的是，Autoregressive Model的建模过程。参考CS236的PPT

Generative与Discriminative的区别 一、概念介绍1.1 概念定义1.2Deep Generative Model的三大问题二、基本问题2.1 Naive Bayes for Classification2.1 一般问题三、不同类型的Network3.1 Bayes Net3.2 Neural Models3.3 连续变量的Generative Model一、概念介绍1....