생성형 모델의 주요 계열을 공통 수학 원리로 연결하는 입문서로, 최신 아키텍처를 망라하기보다 잠재변수, 우도, 변분 하한, 확산, 에너지 지형의 기초에 집중함
PCA와 오토인코더에서 출발해 확률적 잠재변수 모델과 VAE, 확산 모델로 이어지며, 뒤의 개념이 앞에서 익힌 수학 위에 쌓이도록 구성함
선형대수, 확률, 미적분 등 필요한 도구를 별도 사전 학습 장에 모으지 않고 모델을 이해하는 데 필요한 시점에 도입하며, 목적함수를 단계별로 유도함
가역변환과 확률의 연쇄법칙으로 우도를 계산하는 모델뿐 아니라, GAN과 에너지 기
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