不可错过！华盛顿大学最新《生成式模型》课程，附PPT

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse599i/20au/

本课程探索了生成式模型的各种现代技术。生成模型是一个活跃的研究领域: 我们在本课程中讨论的大多数技术都是在过去10年发展起来的。本课程与当前的研究文献紧密结合，并提供阅读该领域最新发展的论文所需的背景。课程将集中于生成式建模技术的理论和数学基础。作业将包括分析练习和计算练习。本课程专题旨在提供一个机会，让你可以将这些想法应用到自己的研究中，或更深入地研究本课程所讨论的主题之一。

• 自回归模型 Autoregressive Models

• The NADE Framework

• RNN/LSTM and Transformers

• 变分自编码器 Variational Autoencoders

• The Gaussian VAE

• ConvNets and ResNets

• Posterior Collapse

• Discrete VAEs

• 生成式对抗网络 Generative Adversarial Nets

• f-GANs

• Wasserstein GANs

• Generative Sinkhorn Modeling

• 生成流 Generative Flow

• Autoregressive Flows

• Invertible Networks

• Neural Ordinary Differential Equations

• 基于能量的模型 Energy-Based Models

• Stein's Method and Score Matching

• Langevin Dynamics and Diffusions

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