CS 285: Lecture 18, Variational Inference, Part 2
CS 285: Lecture 18, Variational Inference, Part 3
Understanding Variational Autoencoders (VAEs)
How AI Reasons Under Uncertainty
Модели диффузии с нуля | Объяснение генеративных моделей на основе оценок | Математическое объясн...
Machine learning - Introduction to Gaussian processes
Хитрость репараметризации
Что такое нормализующие потоки?
ML Tutorial: Gaussian Processes (Richard Turner)
Stanford CS330 I Variational Inference and Generative Models l 2022 I Lecture 11
Variational Inference - Explained
Нижняя граница доказательств (ELBO) — ЯСНО ОБЪЯСНЕНА!
CS 285: Lecture 19, Control as Inference, Part 1
Проблемы вариационного вывода (+ визуализация)
Байесовская нейронная сеть | Глубокое обучение
CS 285: Lecture 19, Control as Inference, Part 3
Почему диффузия работает лучше, чем авторегрессия?
2021 3.1 Variational inference, VAE's and normalizing flows - Rianne van den Berg
Variational Inference: Foundations and Modern Methods (NIPS 2016 tutorial)
Variational Inference | Evidence Lower Bound (ELBO) | Intuition & Visualization