网页链接 从M-P神经元模型到感知机
网页链接 逻辑与人生：一颗数学巨星的陨落
网页链接 信息论系列：1 - 信息熵和香农熵
网页链接 信息论系列：2 - 联合熵和条件熵
网页链接 信息论系列：3 - 互信息和信息增益
网页链接 信息论系列：4 - 香农编码和数据压缩
网页链接 信息论系列：5 - 信道容量和信息传输的极限
网页链接 信息论系列：6 - 误差纠正码的原理与应用
网页链接 信息论系列：7 - 噪声模型的原理与影响
网页链接 信息论系列：8 - 信息论的实践应用：通信、密码学与机器学习
网页链接 神经网络基础系列 1 - 神经网络启蒙：揭开人工智能的神秘面纱
网页链接 神经网络基础系列 2 - 构建智能：多层感知机与深度学习的奥秘
网页链接 神经网络基础系列 3 - 数据的力量：前馈神经网络中的信息流
网页链接 神经网络基础系列 4 - 智能学习的艺术：训练神经网络的技巧与挑战
网页链接 神经网络基础系列 5 - 从实验室到现实世界：前馈神经网络的多样化应用
网页链接 激活函数：神经网络的魔法
网页链接 卷积神经网络系列 1 - 视觉世界的解码者：CNN入门
网页链接 卷积神经网络系列 2 - 深入卷积：探索CNN的核心运算
网页链接 卷积神经网络系列 3 - 模型优化的艺术：CNN中的池化与正则化
网页链接 卷积神经网络系列 4 - 构建深度视觉模型：高级CNN结构解析
网页链接 卷积神经网络系列 5 - CNN名人堂：走进经典卷积网络架构
网页链接 卷积神经网络系列 6 - 图像与超越：CNN在现实世界的应用
网页链接 递归神经网络系列 1 - 序列的魔法师：RNN基础
网页链接 递归神经网络系列 2 - RNN的弯路与直道：挑战与变体探索
网页链接 递归神经网络系列 3 - 记忆的艺术：长短期记忆网络详解
网页链接 递归神经网络系列 4 - 智能简化：门控循环单元的优化之道
网页链接 递归神经网络系列 5 - 未来语言模型：RNN的高级应用与进展
网页链接 生成对抗网络系列 1-艺术的AI画师：GAN入门
网页链接 生成对抗网络系列 2-GAN的平衡术：训练技巧与挑战
网页链接生成对抗网络系列 3-创新的GAN世界：高级GAN模型探秘
网页链接 生成对抗网络系列 4-数字艺术工坊：GAN在创意领域的应用
网页链接生成对抗网络系列 5-未来影像：GAN的伦理、挑战与方向
网页链接 变分自编码器系列 1- 梦境生成器：变分自编码器简介
网页链接 变分自编码器系列 2 - VAE的数学之旅：理论背景解析
网页链接 变分自编码器系列 3 - 编码与重构：构建与训练VAE
网页链接 变分自编码器系列 4 - 超越图像：VAE的多领域应用
网页链接 变分自编码器系列 5 - 探索潜在空间：VAE的未来与挑战
网页链接 变分自编码器系列 6 - AI生成的交响曲：VAE与GAN的比较
网页链接 图神经网络系列 1 - 连接图与智能：GNN导论
网页链接 图神经网络系列 2 - 图上的卷积：深入图卷积网络
网页链接 图神经网络系列 3 - 关注图的细节：GAT和GNN变体
网页链接 图神经网络系列 4 - 网络世界的图解析：GNN在复杂网络分析中的应用
网页链接 图神经网络系列 5 - 图智能的未来：GNN的挑战与发展
网页链接 Transformer（转换器）系列 1 - 聚焦智能：解析注意力机制
网页链接 Transformer（转换器）系列 2 - 超越RNN和LSTM：Transformer模型深度剖析
网页链接 Transformer（转换器）系列 3 - 语言革命：Transformer在NLP的应用
网页链接 Transformer（转换器）系列 4 - 多维应用：Transformer在跨领域的探索
网页链接 Transformer（转换器）系列 5 - 下一代AI模型：Transformer的未来与挑战
网页链接 《Attention is all you need》论文及译文
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网页链接 图解transformer——逐层介绍（2）
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网页链接 中学生能看懂：GPT-1 论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》
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网页链接 State of GPT（简版）
网页链接 State of GPT（英中双语）
在去年举办的微软开发者大会 Microsoft Build 2023 上，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 做了一个题为《State of GPT》演讲，其中他首先直观地介绍了 GPT 的训练流程的各个阶段，然后展示了如何使用 GPT 来完成任务并给出了直观的示例，最后他还给出了一些非常具有实际意义的使用建议。
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网页链接 所罗门诺夫：大语言模型的先知
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