Jakub Tomczak- 《深度生成建模》讲座报告与视频，84页ppt，Deep Generative Modeling is a key to unlocking AI potential

深度学习可以在图像或音频分类等任务中实现最先进的结果。然而，基于深度学习的预测器很容易被非分布数据或噪声例子所欺骗。在这次演讲中，我们将讨论一个可能的解决方案，即深度生成建模，它是深度学习和概率建模的结合。我们将从信息论的动机开始，信息论自然地将学习联合分布作为人工智能系统学习的一个关键问题。接下来，我们将概述在对象(例如，图像)上建模分布的各种方法。更具体地说，我们将主要关注潜在变量模型(例如，变分自动编码器，基于扩散的深度生成模型，基于流的模型)。最后，我们指出了未来可能的研究方向。