1、前言diffusion，这几年一直很火的模型，比如这段时间在网上的文生图大模型——Stable diffusion。就是以diffusion作为基底模型，但由于该模型与VAE那边，都涉及了较多了概率论知识，实在让人望而却步。所以，本文将对diffusion进行数学原理推导，如果你没有上过概率论这门课，建议先去学。论文：①Deep Unsupervised Learning using None

本文将讲近些年来挺火的一个生成模型GAN生成对抗网络\boxed{\mathbf{GAN生成对抗网络}}GAN生成对抗网络​，其特殊的思路解法实在让人啧啧称奇。

本篇文章，我们将讲这些年非常流行的文生图大模型——Stable Diffusion。该模型也不难，甚至说很简单。创新点也相对较少，如果你学会了我以前的文章讲过的模型，学习这个也自然水到渠成！[Stable diffusion生成大模型——隐扩散模型原理解析-哔哩哔哩]

本篇介绍条件GAN——CGAN，这其实是一个挺简单的模型，只要你知道GAN这个模型，就很容易能够看懂这个，因为CGAN就是在GAN的基础上加上了一个条件，CGAN的作用就是可以依据标签生成对应的图像。【伪造指定图像——CGAN原理解析-哔哩哔哩】

1、前言diffusion，这几年一直很火的模型，比如这段时间在网上的文生图大模型——Stable diffusion。就是以diffusion作为基底模型，但由于该模型与VAE那边，都涉及了较多了概率论知识，实在让人望而却步。所以，本文将对diffusion进行数学原理推导，如果你没有上过概率论这门课，建议先去学。论文：①Deep Unsupervised Learning using None

上一篇【机器学习】粒子滤波原理推导（一），我们就如何去求解粒子滤波Filter问题的期望，得到了各种递推式。但是会产生权值退化的问题。这篇文章就解释一下什么是权值退化，又该如何去解决。

上一篇文章，我们详细讲解了StyleGAN的原理。这篇文章，我们就来讲解一下StyleGAN2，也就是StyleGAN的改进版。①Pytorch版本，非官方​​PS：推荐看代码②，里面对每行都进行了注释。【图像风格混合——StyleGAN2原理解析-哔哩哔哩】

卡尔曼滤波，动态模型里面比较具有代表性的一个模型。其和隐马尔可夫模型具有差不多相同的结构，但隐马尔可夫模型要求隐状态必须时离散的。而卡尔曼滤波则没有这个限制。本文将从贝叶斯派的角度去推导Filter问题。如果你没听过马尔可夫链，可以先去了解一下，否则估计很难看懂。

本篇文章，主要是为了给大家一个学习AI的学习路线。目前网络上有很多的网络资源，但是很多人都是东捡一集，西捡一集，导致学习体系不完备，加上学习资源的质量参差不齐。最终总是遇到各种各样奇怪的问题。所以，本篇文章，我将跟大家说一下，从零基础，该如何学习。【一个视频教会你该如何去学习人工智能！-哔哩哔哩】

Qlearning其实就是在SARSA作了一点点修改，如果采取随机探索，时序差分的更新仍然使用概率最大。这种方法雀食能够在一定程度上加速模型的收敛。