Từ MLE đến nhập môn AE·VAE | Công khai miễn phí bài giảng Diffusion TTD
Thực ra, mạng nơ-ron nhân tạo vốn là thứ xuất ra các phân phối! TTD: Chúng tôi công khai miễn phí phần nhập môn về MLE·AE·VAE của To The Diffusion. Bạn sẽ hiểu đầu ra và hàm mất mát của mạng nơ-ron thông qua ước lượng hợp lý cực đại, đồng thời kết nối từ PCA·bộ mã hóa tự động đến việc tạo ảnh dựa trên biến tiềm ẩn và lý do cần VAE. Tổng cộng 5 bài học, kéo dài khoảng 2 giờ 26 phút.
Cơ bản
Deep Learning(DL)
Từ MLE đến nhập môn AE·VAE | Công khai miễn phí bài giảng Diffusion TTD
Tất tần tật về RNN | Công khai miễn phí bài giảng Transformer TTT
RNN xử lý thông tin có thứ tự như thế nào? Chúng tôi miễn phí công khai phần RNN trong TTT: To The Transformer. Hãy hiểu nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron hồi quy qua những giải thích trực quan và xây dựng nền tảng để học về attention và Transformer.
Cơ bản
RNN, Deep Learning(DL)
Tất tần tật về RNN | Công khai miễn phí bài giảng Transformer TTT
GPT tạo câu như thế nào? | Công khai miễn phí bài giảng về LLM·ViT của ATT
GPT dự đoán từ tiếp theo và tiếp tục viết câu như thế nào? ATT: After The Transformer xin miễn phí công khai Phần 1 của phần GPT. Hãy hiểu nguyên lý tạo câu của mô hình ngôn ngữ thông qua phần giải thích trực quan và xây dựng nền tảng để nghiên cứu GPT sâu hơn.
Cơ bản
gpt, Deep Learning(DL)
GPT tạo câu như thế nào? | Công khai miễn phí bài giảng về LLM·ViT của ATT
Hiểu đúng nền tảng CNN | Công khai miễn phí Legend 13
Bạn đã học CNN nhưng vẫn cảm thấy mơ hồ về cách phép tích chập tìm ra các đặc trưng của hình ảnh? Chúng tôi công khai miễn phí phần ôn tập CNN trong Legend 13 của Hyukpenheim. Hãy hiểu nguyên lý hoạt động của CNN qua những lời giải thích trực quan, thay vì chỉ đơn giản ghi nhớ cấu trúc mô hình.
Cơ bản
Deep Learning(DL), CNN
Hiểu đúng nền tảng CNN | Công khai miễn phí Legend 13
