适合小白机器学习扩散模型入门书 - 苹果公司大佬出品，优雅的 LaTeX 排版

这篇教程提供了一门易于理解的关于机器学习中的扩散模型和流匹配的入门课程，面向没有扩散模型知识经验的读者。教程上传在 arxiv，标题是《Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial》，作者是 Preetum Nakkiran、Arwen Bradley、Hattie Zhou 和 Madhu Advani，来自苹果公司和蒙特利尔大学的 Mila。教程尽可能简化数学细节（有时是启发式的），同时保留足够的精确度以推导出正确的算法。

主要内容概述：

扩散的基础：介绍了生成模型的目标，即从易于采样的分布（如高斯噪声）学习转换到目标分布。扩散模型提供了一种学习这种转换的通用框架。通过高斯扩散的例子解释了扩散过程。
随机采样：DDPM：讨论了 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 的正确性，提供了算法，并讨论了如何通过预测初始状态 ( ) 来减少方差。
确定性采样：DDIM：介绍了一种确定性的扩散采样器，它与 DDPM 类似但概念上有所不同。包括了单点、两点和任意分布的情况，以及与流匹配相关的讨论。
流匹配：介绍了流匹配的概念，这是一种泛化扩散的方法，提供了额外的灵活性，包括所谓的整流流或线性流。
扩散实践：将教程内容与更广泛的文献联系起来，并强调了实践中最重要的设计选择，包括采样器、噪声计划和参数化。

整体而言，这篇论文是一个关于扩散模型的全面教程，旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并帮助他们理解扩散模型在机器学习中的应用。

整个教程是 LaTeX 排版，使用的是 {tufte-handout} 是一个基于 LaTeX 的文档类模板，它是由 Edward Tufte 设计的，用于创建具有高可读性和清晰度的打印文档。Edward Tufte 是一位著名的数据可视化专家，他的设计风格强调内容的清晰表达和视觉简洁性。