実は人工ニューラルネットワークは分布を出力していた！ TTD: To The DiffusionのMLE・AE・VAE入門パートを無料公開します。最尤推定によってニューラルネットワークの出力と損失関数を理解し、PCA・オートエンコーダーから潜在変数ベースの画像生成、そしてVAEが必要な理由までつなげて解説します。全5回、約2時間26分です。

RNNはどのように順序のある情報を処理するのでしょうか？『TTT: To The Transformer』のRNNパートを無料で公開します。リカレントニューラルネットワークの動作原理を直感的な説明で理解し、アテンションとトランスフォーマーを学ぶための基礎を築いてみましょう。

GPTはどのように次の言葉を予測し、文章を書き続けるのでしょうか？ ATT: After The TransformerのGPTパート第1部を無料で公開します。直感的な説明を通じて言語モデルの文章生成の原理を理解し、GPTをさらに深く学ぶための基礎を築いてみましょう。

CNNを学んだけれど、畳み込みがどのように画像の特徴を見つけるのか、よく分からず途方に暮れていませんか？ヒョクペンハイムのLegend 13より、CNN復習パートを無料公開します。モデル構造をただ暗記するのではなく、CNNの動作原理を直感的な説明で理解してみましょう。