擴散模型：正向加噪、反向生成與 ELBO
第 14 章從固定的高斯加噪 Markov chain 出發，學習逐步反轉每個 transition；ELBO 把 reverse-kernel matching 化成加權雜訊預測，連續時間觀點則用 score ∇log p_t 解釋反向漂移。
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2 篇文章Adversarial Robustness and Generative Models：不是非線性，是線性
研究者一開始以為神經網路好騙是因為非線性，結果錯了——Goodfellow 2014 那篇論文主張主因是它們的線性本質，而高維度讓每個微小擾動複利累積。後半場講生成模型：GAN 的三個病，以及 diffusion 為什麼靠「加噪再學會去噪」繞開了其中兩個。