“神经网络”是什么?如何直观理解它的能力极限?它是如何无限逼近真理的? Share: Download MP3 Similar Tracks “损失函数”是如何设计出来的?直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法” 王木头学科学 什么是“感知机”,它的缺陷为什么让“神经网络”陷入低潮 王木头学科学 【数之道 08】走进"卷积神经网络",了解图像识别背后的原理 FunInCode 从零开始学习大语言模型(一) 林亦LYi 从编解码和词嵌入开始,一步一步理解Transformer,注意力机制(Attention)的本质是卷积神经网络(CNN) 王木头学科学 三体问题究竟是什么?为什么说科学的尽头是神学? 李永乐老师 【機器學習2021】自注意力機制 (Self-attention) (上) Hung-yi Lee 【漫士科普】90分钟深度!一口气看明白人工智能和神经网络#人工智能 #神经网络 漫士沉思录 “交叉熵”如何做损失函数?打包理解“信息量”、“比特”、“熵”、“KL散度”、“交叉熵” 王木头学科学 从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”,“卷积”意义的3次改变 王木头学科学 什么是卷积神经网络?卷积到底卷了啥? 妈咪说MommyTalk 【機器學習2021】卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) Hung-yi Lee 你準備好了嗎?十年之內,這20項科技將帶來翻天覆地的變化!【科技啟示錄】 科技啟示錄 学习分享一年,对神经网络的理解全都在这40分钟里了 王木头学科学 AI時代,你跟上了嗎?|李宏毅|人文講堂|完整版 20231209 大愛人文講堂 卷积神经网络的底层是傅里叶变换,傅里叶变换的底层是希尔伯特空间坐标变换 王木头学科学 如何理解“梯度下降法”?什么是“反向传播”?通过一个视频,一步一步全部搞明白 王木头学科学 神经网络(十三):贝叶斯神经网络 技术喵 【硬核科普】爆肝1万字!以十层理解带你深度解析光的本质! 小学科学SSR 【生成式AI導論 2024】第1講:生成式AI是什麼? Hung-yi Lee