电子书《生成式人工智能基础小书：直观的数学入门》地址：arxiv.org/abs/2605.29713本书提供了对现代生成式人工智能数学基础的简明、以推导为导向的介绍。它并非对每一种最新架构或实现细节进行全面概述，而是通过构建一条连贯的思路，串联主要生成模型家族的核心理念，从 PCA、概率 PCA、变分自编码器和扩散模型，到归一化流、自回归分解、GAN、Wasserstein GAN 以及基于能量的模型。其目标是让生成建模的结构更易理解，同时保留理解这些模型如何推导及相互关联所需的数学内容。本书旨在为对数学感兴趣的研究者、实践者和学生提供基础入门。

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