深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达（多变量）数据的概率分布。有基于无向图模型（马尔可夫模型）的联合概率分布模型，另外就是基于有向图模型（贝叶斯模型）的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层（visible)的联合概率，然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visible之间的条件概率分布，也就是给定一个随机采样的隐含层，模型可以生成数据。加州理工学院Joe Marino讲述最新《深度生成模型》的进展，值得关注！

深度生成模型：

https://www.zhuanzhi.ai/topic/2001726307898767

https://joelouismarino.github.io/