Deep Generative Modeling - Tomczak, Jakub M. (Springer)
Contiene: 1) ¿Por qué modelos generativos profundos?; 2) Modelos probabilísticos: de modelos mixtos a circuitos probabilísticos; 3) Modelos autorregresivos; 4) Modelos basados ​​en flujo; 5) Modelos de variables latentes; 6) Modelado híbrido; 7) Modelos energéticos; 8) Redes generativas adversariales; 9) Modelos generativos basados ​​en puntuaciones; 10) Modelado generativo profundo para la compresión neuronal; 11) Desde grandes modelos de lenguaje hasta sistemas generativos de IA.