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1. 定位导航 第 49-51 篇我们看完了生成模型三巨头（VAE/GAN/扩散）。本篇回到基础——自编码器（Autoencoder, AE）。 自编码器 = 表征学习的"心脏"： VAE 是它的"生成版本" 现代对比学习、BERT、GPT 都借用了 AE 的思想 Goodfellow 第 14 章开篇： 自编…

RimSort终极指南：如何用智能模组管理器告别《RimWorld》加载冲突 【免费下载链接】RimSort RimSort is an open source mod manager for the video game RimWorld. There is support for Linux, Mac, and Windows, built from the ground up to be a reliable, comm…

1. 定位导航 第 49-52 篇我们看完了 VAE、GAN、扩散、AE。生成模型还有两个重要分支： 分支 代表 特点 自回归 GPT, PixelRNN, WaveNet 链式分解，精确似然 Normalizing Flow RealNVP, Glow, FFJORD 可逆变换，精确似然 → 两者共同特点：直接计算 log⁡P(x)\log P(x)log

1. 定位导航 第 52 篇我们讲了自编码器路线的表征学习（重建为本）。本篇讲另一条同样重要的路线：对比学习（不重建，只对比）。 1.1 两大表征学习范式 范式 思想 代表 重建（生成式） 让模型重建输入 AE, VAE, MAE 对比（判别式） 让相似样本靠近，不相似远离 SimCLR, MoCo…

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