文章来源于互联网:教授何恺明在MIT的第二门课——《深度生成模型》，讲座PPT陆续已出

• 参加所有讲座和研讨会

• 每两周完成一次习题集

• 在研讨会上发表一篇论文：20 分钟演示 + 10 分钟讨论和 QA

• 完成最终项目和项目演示

• ……

• Week 1：深度生成模型简介

• Week 2：建模图像先验、变分自编码器（VAE）

• Week 3：归一化流、自回归（AR）模型

• Week 4：自回归（AR）模型、AR 和分词器（tokenizer）

• Week 5：AR 和扩散、生成对抗网络（GAN）

• Week 6：扩散领域的 GAN

• Week 7：基于能量的模型、分数匹配和扩散模型

• Week 8：扩散模型、去噪后的扩散

• Week 9：离散扩散、流匹配 1

• Week 10：流匹配 2、CMU 助理教授朱俊彦讲座《确保生成模型的数据所有权》（Ensuring Data Ownership in Generative Models）

                                  ^{地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec1_intro.pdf}

                                ^{地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec2_vae.pdf}

                                    ^{地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec3_ar.pdf}

                                   ^{地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec4_gan.pdf}

                                    ^{地址：https://mit-6s978.github.io/assets/pdfs/lec5_diffusion.pdf}

文章来源于互联网:教授何恺明在MIT的第二门课——《深度生成模型》，讲座PPT陆续已出