論文の概要: The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29713v1
- Date: Thu, 28 May 2026 10:12:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.174041
- Title: The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer
- Title（参考訳）: AIファウンデーションの小さな本:直感的な数学的プライマー
- Authors: Tianhua Chen,
- Abstract要約: この本は、現代生成人工知能の数学的基礎に関する導出指向の紹介を提供する。
近年のアーキテクチャや実装の詳細を調査する代わりに、生成モデルの主要なファミリーを結び付けるアイデアを通じて、一貫性のある経路を発達させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.482314366716538
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This book provides a compact, derivation-oriented introduction to the mathematical foundations of modern generative artificial intelligence. Rather than surveying every recent architecture or implementation detail, it develops a coherent route through the ideas connecting major families of generative models, from PCA, probabilistic PCA, variational autoencoders, and diffusion models to normalising flows, autoregressive factorisations, GANs, Wasserstein GANs, and energy-based models. The aim is to make the structure of generative modelling more accessible without removing the mathematical substance needed to understand how these models are derived and related. The book is intended as a foundation-building primer for mathematically curious researchers, practitioners, and students.
- Abstract（参考訳）: この本は、現代生成人工知能の数学的基礎に関するコンパクトで導出指向の紹介を提供する。
近年のアーキテクチャや実装の詳細を調査する代わりに、PCA、確率的PCA、変分自己エンコーダ、拡散モデルから正規化フロー、自己回帰的因数分解、GAN、ワッサーシュタインGAN、エネルギーベースモデルといった、生成モデルの主要なファミリーを繋ぐアイデアを結び付けるコヒーレントなルートを開発する。
本研究の目的は、これらのモデルがどのように導出され、関連するかを理解するのに必要な数学的物質を除去することなく、生成モデルの構造をよりアクセスしやすくすることである。
この本は数学的に好奇心をそそる研究者、実践家、学生のための基礎となるプライマーとして意図されている。
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