一本小书讲透生成式 AI 的数学根基
The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer
这本书不堆砌最新架构，而是用直观的数学推导，串联起 PCA、变分自编码器、扩散模型、Normalising Flows、GANs、Wasserstein GANs 和能量模型等主流生成式模型。作者 Tianhua Chen 旨在为研究者、实践者和学生搭建坚实的数学基础，让复杂的模型推导变得清晰可懂。全书 195 页，新增大量可视化解释，是理解生成式 AI 内在逻辑的绝佳入门指南。
本书的目标是让生成式建模的结构更易理解，同时不牺牲推导这些模型及其相互关系所需的数学实质。