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「鱼书」系列第五部，专讲生成模型。十个步骤一路走：正态分布、最大似然估计、多维正态、高斯混合模型、EM 算法、神经网络、变分自动编码器，最后三步拆扩散模型。
写法延续系列风格：连贯的故事、少量公式、能跑的代码。终点是自己构建一个类似 Stable Diffusion 的图像生成模型，这个目标定得很实在。他对扩散模型的解释走的是「加噪与去噪」这条线：先破坏再学会恢复，理解了这一步，Stable Diffusion 就不再神秘。
适合有 Python 与深度学习基础的人。全彩印刷，图讲得清楚；想理解扩散模型的数学推导，还得配合论文读。
内容简介：
作为深度学习入门经典的“鱼书”系列第5部作品，本书围绕“生成模型”的基础概念展开。全书以连贯故事形式，通过10个步骤，依次讲解与生成模型相关的重要技术，包括正态分布、最大似然估计、多维正态分布、高斯混合模型、EM算法、神经网络、变分自动编码器，最后的3个步骤剖析扩散模型的理论、实现与应用。本书由浅入深，带领读者在积累必备知识的同时，一步步实现，最终构建Stable Diffusion这样的图像生成模型。本书与“鱼书”系列前4部作品一脉相承，强调动手实践和从零开始构建，学习过程充满乐趣和收获。
本书由人民邮电出版社 2025 年 6 月出版，郑明智译，图灵教育出品，全彩印刷。
作者简介：
斋藤康毅，1984年出生于日本长崎县，东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。著有“深度学习入门&进阶”系列《深度学习入门：基于Python的理论与实现》《深度学习进阶：自然语言处理》《深度学习入门2：自制框架》《深度学习入门4：强化学习》，同时也是Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。