Generative AI¶
Generative models learn a data distribution and sample new data from it — images, audio, molecules, text, tabular rows. Every family in this chapter answers the same question — "how do I represent \(p(x)\) well enough to draw new samples from it?" — with a different trick: a smooth latent space (VAE), an adversarial game (GAN), a change of variables (normalizing flows), a learned denoising process (diffusion), or, for text, next-token prediction (autoregressive LLMs). …
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