2026.03.31
包含 AI 辅助生成内容
Normalizing Flow
NF 的基本思想、变量变换公式、最大似然训练、耦合层、可逆 1x1 卷积、去量化、Glow 与连续时间流。
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NF 的基本思想、变量变换公式、最大似然训练、耦合层、可逆 1x1 卷积、去量化、Glow 与连续时间流。
Wasserstein GAN 理论基础
GAN 的基本思想、极小极大目标、最优判别器推导、评估方法、工程优化技巧,以及 WGAN 的训练技巧和后续扩展。
EBM 的基本思想、Hopfield 网络、Boltzmann Machine、RBM 以及一般 EBM 的训练公式和采样方法。
比较敷衍的 Writeup
以树莓派5为例,介绍如何编译 OpenWrt 固件,支持 USB 转千兆网卡、Mihomo 透明代理和 Tailscale 内网穿透。