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Score Based Generative Model

简要讨论什么是 score baesd model，以及探索 score mathcing 和 DDPM 之间的关系

什么是 DDIM

什么是 DDIM？DDIM 是如何实现采样加速的？

[Deep Learning: Foudations and Concepts] CH20-Diffusion Models

本文主要讲了扩散模型的基本原理，以及其和分数匹配之间的关系，并且扩展了如何进行条件控制的扩散生成。

[Deep Learning: Foudations and Concepts] CH16-Continuous Latent Variables

本文讲述连续潜变量模型的基础概念，以 PCA 为例讲解了模型的原理和建立模型的过程，并在最后引出了四种最流行的生成式模型结构。

生成式模型中的变分推断

什么是高斯过程

在讨论高斯过程（GP）之前，我们先从最简单的高斯分布开始。高斯分布是一种概率分布，相信学过概率论的人都了解什么是概率分布。

再谈学术写作

在下的第一篇学术论文翻译成英文后，被批的体无完肤，因此将一些需要注意的点记录下来。

最小二乘

最小二乘法是参数估计中的一种方法，例如在做线性回归时，我们通常会构建一个误差函数，用来衡量回归模型的预测值和真实值之间的误差，通过最小化这个误差构建最优回归模型。而当我们选择残差平方和作为误差函数时，最小化这个误差函数的过程就是最小二乘法。

深度学习之分类问题

1. 判别函数：直接建模一个函数将输入映射到分类，例如支持向量机。

AI中的决策论（变分法的使用）

在机器学习中，我们认为模型在做回归时实际上学到了一种分布。例如我们给定一些样本，他们来自函数 $y=sin(x)+\epsilon$，其中误差项遵循正态分布 $N(\mu,\sigma)$ ，当模型根据这些数据进行回归时，他会自然的计算出对

先验概率与后验概率

**已知** ：

深入浅出决定系数R2

决定系数$R^2$是一个在数学或者说统计学常见的评价标准，尤其是对于回归问题，模型的好坏完全可以用只通过$R^2$来衡量。

如何写一篇论文

准备开始着手写自己的第一篇论文，结果憋了半个月憋不出半坨。。。

什么是似然

我们对概率（Probability）都很了解，描述一个事件发生的可能性。例如投掷一枚硬币，其正面向上的概率为 0.5，连续两次都是正面向上的概率为 0.25。