适合小白机器学习扩散模型入门书 - 苹果公司大佬出品，优雅的 LaTeX 排版

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这篇教程提供了一门易于理解的关于机器学习中的扩散模型和流匹配的入门课程，面向没有扩散模型知识经验的读者。教程上传在 arxiv，标题是《Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial》，作者是 Preetum Nakkiran、Arwen Bradley、Hattie Zhou 和 Madhu Advani，来自苹果公司和蒙特利尔大学的 Mila。教程尽可能简化数学细节（有时是启发式的），同时保留足够的精确度以推导出正确的算法。 主要内容概述： 扩散的基础：介绍了生成模型的目标，即从易于采样的分布（如高斯噪声）学习转换到目标分布。扩散模型提供了一种学习这种转换的通用框架。通过高斯扩散的例子解释了扩散过程。 随机采样：DDPM：讨论了 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 的正确性，提供了算法，并讨论了如何通过预测初始状态 ( ) 来减少方差。 确定性采样：DDIM：介绍了一种确定性的扩散 ………………………………