张忠元，中央财经大学统计与数学学院教授，博士生导师，全国工业统计学教学研究会副会长，中国计算机学会高级会员。长期从事数据挖掘和复杂网络问题研究，在IEEETKDE，DMKD,KAIS,PRE,中国科学等期刊发表论文30余篇。

生成模型是机器学习和人工智能领域中的一个重要概念，旨在通过学习数据的分布模式，生成新的样本。本报告将介绍生成模型的基本原理和常见方法，包括变分自编码器、生成对抗网络和扩散模型。这些方法可以用来建模和生成各种类型的数据，从简单的图像和文本到复杂的时间序列和网络结构。此外，还将讨论生成模型的挑战和未来发展方向。