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MIT 6.S978 Deep Generative Models（一）：从 AutoEncoder 到 Variational AutoEncoder
从第一性原理理解 VAE：潜变量、ELBO、重参数化与代码实现。
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强化学习中的数学原理（五）：策略梯度与 Actor-Critic
Mathematical Principles in Reinforcement Learning summary part 5 - Policy Gradient Methods and Actor-Critic Architecture
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强化学习中的数学原理（四）：时序差分学习与价值函数近似
Mathematical Principles in Reinforcement Learning summary part 4 - Temporal-Difference Learning (TD, SARSA, Q-Learning) and Value Function Approximation
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强化学习中的数学原理（三）：蒙特卡洛方法与随机近似
Mathematical Principles in Reinforcement Learning summary part 3 - Monte Carlo methods and Stochastic Approximation (SGD)