Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial

我们提供了一门针对没有扩散经验的技术受众的机器学习扩散模型和流匹配的初级课程。我们试图尽可能简化数学细节（有时是启发式的），同时保留足够的精度来推导正确的算法。

本文旨在为无扩散经验的技术人员提供关于扩散模型和流匹配的机器学习入门课程，简化数学细节，同时保留足够的精度以推导正确的算法。

本文提出了一种简化的数学模型来解决机器学习中的扩散和流匹配问题，同时保证算法的正确性。

本文的亮点包括简化的数学模型、正确的算法、实验设计和数据集的使用，以及开源代码。该工作为机器学习领域中扩散模型和流匹配问题提供了新的解决方案。

最近的相关研究包括《Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting》、《Learning with Flow-based Deep Discriminative Models》等。