Kartik Ahuja - 当不变性原理遇到信息瓶颈 - 用于解决分布外（OOD）泛化
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深度学习的信息瓶颈理论的出现
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对偶信息瓶颈- The Dual Information Bottleneck
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Ravid Ziv - Information Flow in Deep Neural Networks 深度神经网络中的信息流（对偶信息瓶颈，神经正切核）
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NLDL2022 Tutorial -深度神经网络中的信息瓶颈方法
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Hierarchical Graph Pooling using Information Bottleneck
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通过图曲率理解图神经网络瓶颈和过度挤压问题 Understanding Over-Squashing and Bottlenecks via Curvature
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信息流与表征学习 Information Flow and Deep Representation Learning
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[ACL] An Information-theoretic Approach to Prompt Engineering Without Ground Tru
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Leon Bottou: Learning Representations Using Causal Invariance 使用因果不变性学习表征
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[ICML 2022] 因果公平性分析 Causal Fairness Analysis
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实现AI系统的组合泛化（包括组件分解思想在diffusion等生成模型的应用） - Shuang Li
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火遍油管！大神把【马尔科夫链】给做成动画了！一步一步动画深入理解原理，从模型理论到核心概念 (附讲解视频+资料)-机器学习算法、马尔科夫链、随机过程
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用于医疗数据增强的几何感知变分自动编码器 - Stéphanie Allassonnière
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AAAI 2022 Workshop: Trustworthy AI for Healthcare 用于医疗的可信AI
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Score-based Generative Modeling of Graphs via the System of SDE
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哈夫曼编码，霍夫曼编码
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深度概率模型-2.1 Deep probabilistic models ll （其中变分近似等方法视角会用于深度生成式模型）
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如何理解信息论中的熵？？？
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Diffusion and Score-Based Generative Models
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面向图结构数据的机器学习（图机器学习与最优传输）
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神经常微分方程入门- Neural Ordinary Differential Equations
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深度生成模型系列-1.5 变分自编码器的原理
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2023 MIT 因果机器学习课程 IAP course 6.S091 Lecture 1 - Structural Causal Models
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2023 MIT 因果机器学习课程 6.S091 Lecture 4 - Causal Structure Learning I
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diffusion生成模型的最优控制视角
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弱监督学习与因果表征学习
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An Introduction to Score Based Generative Models 基于分数的生成模型入门
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深度生成模型系列-4.2 分数匹配与扩散模型 Score-matching & Diffusion Generative Models.
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扩散模型应用于医学 - 磁共振扩散成像（MRI)去噪扩散模型的研究
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2023 MIT 因果机器学习课程 6.S091 Lecture 2 - Policy Evaluation I
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我用意念点了一盏灯
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深度生成模型系列-1.1 变分自编码器的原理
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从去噪扩散模型到扩散薛定谔桥(Schrodinger bridges)-应用
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Søren Hauberg - 从数据中学习黎曼流形 Learning Riemannian Manifolds from Data
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Yoshua Bengio: Generative Flow Networks | IACS Distinguished Lecturer