本节主要介绍扩散模型损失函数的三种等价形式，即预测原始数据、预测噪声、分数匹配。另外还会介绍扩散系数该如何设置或者学习。

本节主要介绍生成模型中的变分扩散模型(VDM)，会论述其概率模型、变分下界ELBO、模型训练、损失函数的三种等价关系、采样过程等内容。

本节主要介绍生成模型中的变分自编码(VAE)，会论述概率模型、变分下界ELBO、模型训练、采样等内容。

本节主要介绍生成模型的中的高斯混合模型，会阐述其概率模型、参数估计、采样等部分。

本节主要介绍生成模型的基本概念。

本节主要介绍用于求解带熵正则项的最优传输问题的Sinkhorn算法。

本节主要介绍最优传输中的熵正则理论。我们将会讨论熵正则的作用，信息论以及几何视角下的熵正则内涵，以及由此定义的分布之间新的距离度量——Sinkhorn Distance。

本节主要介绍解决线性规划问题的单纯形方法。

本节主要介绍线性规划与对偶关系的基础知识，以及Kantorovich OT问题的对偶问题的经济含义。

本节主要介绍Wasserstein Distance的定义以及证明其能够作为概率空间中距离的度量函数。