深度学习中的矩阵求导基础【深度学习中的数学ep1】
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创客空间建设 能够给人们分享各种乐趣，通过电脑，技术，科学，艺术结合，设计创造一...
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深度学习中的矩阵求导基础【深度学习中的数学ep1】
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FC层和LN层该如何求导？【深度学习中的数学ep2】
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如何对简单的神经网络求导？【深度学习中的数学ep3】
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深度学习优化基础：从泰勒展开到梯度下降法和牛顿法【深度学习中的数学ep4】
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Lipschitz连续及其常量的定义讲解【深度学习中的数学ep5】
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奇异值分解和线性代数回顾【深度学习中的数学ep6】
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深度学习实战-SVD、Xavier初始化、Lipschitz常量仿真【深度学习中的数学ep7】
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ResNet的数学分析【深度学习中的数学ep8】
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Transformer主要模块从数学上如何解读？【深度学习中的数学ep9】
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为什么Transformer会好于ResNet，从Lipschitz常量讲起【深度学习中的数学ep10】
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深度学习中的凸优化（上）【深度学习中的数学ep11】
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深度学习中的凸优化（下）【深度学习中的数学ep12】
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混合精度讲解 （上）【深度学习中的数学ep13】
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混合精度讲解（下）【深度学习中的数学ep14】
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从SGD到AdamW - 优化器算法讲解（上） 【深度学习中的数学ep15】
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优化器特性分析 - 优化器算法讲解（中）【深度学习中的数学ep16】
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从Adam到AdamW - 优化器算法讲解（下）【深度学习中的数学ep17】
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Activation和Residual Shortcut的Lipschitz常量分析【深度学习中的数学ep18】
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归一化层该如何选择？【深度学习中的数学ep19】
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自注意力机制解析-从Lipschitz常量的角度出发【深度学习中的数学ep20】【Self-Attention】
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优化器要怎么调参调结构？- 模型优化指南（上）【深度学习中的数学ep21】
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宏观理解深度学习优化-模型优化指南（下）【深度学习中的数学ep22】
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简单聊聊大模型 【深度学习中的数学ep23】
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