115页PPT带你领略深度生成模型全貌（附下载链接）

作者 | Aditya Grover, Stefano Ermon编译 | Yongxi、Simy整理 | 专知、小事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，将全面介绍深度生成模型，包括生成对抗网络、变分自编码器以及自回归模型。对于每一个模型，我们都将深入探讨各自的概率公式、学习算法、以及与其他模型的关系。后半部分将演示一组具有代表性的推理任务，展示深度生成网络在其中的应用。最后，我们将讨论 ………………………………