【破解深度学习】2.3 概率统计：不确定性的低维确定性表达
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【Proof-Trivial】数学视角下的Transformer【MIT数学系-Philippe Rigollett】
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西交｜深度学习研讨班-4｜从Attention到Transformer再到Mamba
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神经网络：逼近的力量
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机器学习之数学基础：测度集中！
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【数学视角下的Transformer】不愧是MIT数学系的Philippe Rigollett——自注意力机制、深度神经网络、CV+NLP
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【太牛啦！】一个合集将机器学习+深度学习+强化学习归纳的如此清晰明了，内容优质且易懂！12个小时让你一次性学个透彻！-机器学习/深度学习/人工智能
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[HIT] 32位流水线CPU的设计与实践——Verilog实现
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【破解深度学习】1.2 一句话讲清CNN、RNN、Transformer的区别
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三 振 出 局
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无视网络污染，直连访问github、google、fb等站点，"你好"开箱即用工具与原理，小白也能轻松掌握
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概率背后的关键方程
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不愧是顶会收割机！迪哥精讲强化学习4大主流算法：PPO、Q-learning、DQN、A3C 50集入门到精通！
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B站强推！2024公认最通俗易懂的时间序列预测教程，从入门到精通！草履虫都能听懂！（LSTM/Informer/ARIMA/PandasTransformer）
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【全256集】多模态方向是不是同时得学nlp和cv？2024（最新）多模态大模型教程VIT、Clip、SAM等模型实战，由我精讲多模态大模型原理！
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【破解深度学习】1.3 研究方向怎么选，多模态值不值得搞
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