资源|深度生成模型最新发展脉络 5
【导读】本文整理自普林斯顿大学Ryan P.Adams教授的深度概率生成模型的教程，详细描述了生成模型的问题、算法以及应用。特别最后介绍联合图模型和神经网络，详细介绍了这两部结合的动机和如何考虑这两部分。 作者简介 Ryan P.Adams，普林斯顿大学教授，曾任职于多伦多大学、哈佛大学、Googel Brain等多所知名研究机构，并在哈佛大学期间，长期承担机器学习课程（CS181,CS281）的...
115页PPT带你领略深度生成模型全貌（附下载链接） 8
本文为大家带来了斯坦福大学PH.D Aditya Grover同学的深度生成模型tutorial，希望对大家的学习有所帮助。 资源获取方式： 点击 阅读原文 获取资源 或在输入关键词“深度生成模型”获取资源 摘 要 生成模型是图模型与概率编程语言中概率推理的核心范例，最近由于神经网络在参数化方面的改进、以及基于梯度随机优化方面的进展，使得可以对高维数据进行跨模态建模。 本教程的前半部分，将全...
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2023-01-15
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