贝叶斯网络:如果存在有向无环图表示各个变量的指向关系(即某些变量是独立的),则在链式法则基础上可以省略一些条件(如x3和x2无关、x1和x4无关:即x_3 \bot x_2, x_1\bot x_4),p (x_1, x_2, x_3, x_4)=p(x_1)p(x_2|x_1)p(x_3|x_1)p(x_4|x_2,x_3),假设是有向无环图的条件...
本学习笔记用于记录我学习Stanford CS236课程的学习笔记,分享记录,也便于自己实时查看。 引入 生成模型的核心目标是对目标样本的概率分布进行预测。而对于一个概率密度函数 P(x) ,它只需要满足下面两个条件: 非负, P(x) 在任何一个点都不能小于0,这很显然。 积分为1, P(x) 从负无穷积分到正无穷得是1。
另外,因为是自回归模型,Jacobian天然就是三角形的,容易计算行列式。 Remark:MADE在这门课Stanford University CS236: Deep Generative Models的lec 3有介绍,在这里就只需要知道:输入x1...nx1...n之后,MADE能够并行计算出自回归模型每个因子对应高斯分布的均值和方差就行。 IAF (Inverse Autoregressive Flow) 再考虑...
课程讨论和课程笔记地址 论坛:https://www.piazza.com/stanford/fall2018/cs236 课程笔记:https://deepgenerativemodels.github.io/notes/index.html 参考书籍 Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 下载地址:https://www.deeplearningbook.org/ 课程目录 课程PPT及参考数据下载地址 https...
course, visit the course website: https://deepgenerativemodels.github.io/ Stefano Ermon Associate Professor of Computer Science, Stanford University https://cs.stanford.edu/~ermon/ Learn more about the online course and how to enroll: https://online.stanford.edu/courses/cs236-deep-generative-...
【斯坦福CS236深度生成模型课程资料】’Stanford CS236 : Deep Generative Models(2018)’ by Amartya Saikia GitHub: http://t.cn/AiTJoSRW
UCB与MIT、CMU、Stanford大学并称为美国计算机专业的四大神校。加州伯克利的EE和CS是一个系,全称EECS,在其学术界有着非凡的影响力。对本科生来说CS有两个专业可选,一个是EECS(较难申请),隶属工程学院,毕业可获BS(理学士)学位;...
Stanford CS236: Deep Generative Models I 2023 I Stefano Ermon CS 6785 - Deep Generative Models - Cornell Tech, Spring 2023) MIT 6.S184 Flow Matching and Diffusion Models, 2025 Computer Vision CS 231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University CS 198-126: Modern...
Stanford CS236: Deep Generative Models I 2023 I Stefano Ermon CS 6785 - Deep Generative Models - Cornell Tech, Spring 2023) MIT 6.S184 Flow Matching and Diffusion Models, 2025 Computer Vision CS 231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University CS 198-126: Modern...
http://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/ CS 101. Introduction to Computing Principles. 3-5 Units. Introduces the essential ideas