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题名/责任者:

扩散模型:生成式AI模型的理论、应用与代码实践/杨灵 ... [等] 编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-121-45985-6/CNY89.00

载体形态项:

196页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Diffusion model:theory, applications, and code implementation of generative AI models

其它题名:

生成式AI模型的理论、应用与代码实践

个人责任者:

杨灵 编著

个人责任者:

张至隆 编著

个人责任者:

张文涛 编著

个人责任者:

崔斌 编著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

一般附注:

AIGC技术百科 博文视点

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 张至隆, 张文涛, 崔斌

责任者附注:

杨灵，北京大学博士在读，研究兴趣是机器学习和生成式AI，作为第一作者在ICML、CVPR等人工智能顶会、顶刊发表过多篇论文，长期担任TPAMI、ICML、NeurIPS、CVPR、KDD、AAAI等多个顶级学术会议或期刊的程序委员会成员、审稿人。张至隆，北京大学硕士在读，本科毕业于北京大学数学科学学院，研究兴趣是扩散模型。曾获北京大学国琴奖学金、优秀毕业生、三好学生等奖项。张文涛，蒙特利尔学习算法研究所（Mila）博士后研究员。博士毕业于北京大学计算机学院，师从崔斌教授。研究兴趣为大规模图学习，作为第一作者在机器学习、数据挖掘和数据库等领域发表论文10余篇。

提要文摘附注:

本书介绍了扩散模型这种新兴的深度生成模型在各个领域的应用，其内容包括AIGC与相关技术、扩散模型基础、扩散模型的高效采样、扩散模型的似然最大化等，旨在提供一个情景，帮助读者深入了解扩散模型，确定扩散模型的关键研究领域，以及适合未来进一步探索的研究领域。

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