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我就喜歡聽這種讓我誤以為我自己聽的懂的東西
中肯
其实他讲的很清楚了。一个顶尖学校的NLP自然语言处理课程在讲到神经网络的时候也只能讲到这样了。不是误以为懂或者不懂，是绝大多数，甚至整个业界只能理解到这个程度了。整个神经网路是一个黑箱。没有人知道内部是如何形成了智能。全球都没有人。他只是基于一种十分朴素的直觉去模拟大脑中的神经元结构。如果有人可以在微观层面讲清楚哪块哪层哪个神经元是具体负责什么信息的处理怎样形成智能，诺贝尔奖都不配他。而现在大模型突然变得有用了，完全是因为现在算力够了。之前的算力很难支撑这种设想。所以要感谢英伟达
@@thompsontang9364 NVIDIA MAKES THE WORLD A BETTER PLACE!
6
@ontang9364 人類的腦 怎麼訓練? 你在學1+1=2時 有用到殘差網路嗎?
很受益！林哥的配图和小动画越来越生动和有趣了。我大概是林哥最开始做视频的时候就关注林哥了，看到林哥的提升和变化，很佩服。林哥加油！
讲的非常清晰，而且通俗易懂，太棒了，期待接下来的部分。。。
终于开始讲真课了，我在1年前就在你的节目下留言，希望你能开课，向你学习。因为我非常羡慕你对各种模型驾驭能力，想学。
牛批 请一直更新这个系列 爱了❤❤❤
就凭林哥的口才，接合自身的知识，真是把机器学习各个概念讲得易懂又好。
感谢分享。我最近作为助教，为美国大学生准备了一节深度学习入门课，感叹和林哥许多设计不谋而合，要是在设计课程之前看到这个视频就好了！希望继续出新，继续学习！
讲得非常好，很多疑惑都在你这个视频中得到解答和理解了！感谢！！！！！！
感謝林哥科普，淺顯易懂
狗→□→林哥這研究肯定能得諾貝爾獎
讲的太好了林哥，请务必把这个系列做完
谢谢林哥，以前一直听不懂，今天听你的听懂了，期待推新的内容。
哈, 真心感谢 ... 收获了.多谢分享 ! 这种视频, 来个系列吧 ~ 准备组团观看
感谢林哥，非常期待（二）
非常通俗易懂又将关键讯息给讲明白了👍
林哥这期真棒 逻辑条理清晰一下就让我产生了自己也会机器学习一样的幻觉... 🤣
太厲害了，一下子就把思路打開，期待後面的系列
非常讚的內容, 謝謝給我們這種小白有一個學習機會, 謝謝您
好文章期待你的分享給大家增廣見聞👍
讲得非常好，期待后续。我推荐给我学生学习。
太期待林哥后面的讲解了，刚从学校里带出了传统专用AI的知识，但是有点脱节LLM是怎么从这些模型演化而来的过程，期待林哥后面重点讲一讲！
感恩你的贡献！ 真的很谢谢。 我知道看的人可能很少。 但是真的很感激
非常通俗易懂，为你点赞，期待后续作品
很好，把基本都说到了。期待下一集
讲的非常好，期待下一个视频！！
林哥终于回来了！
收藏了，入门很有用啊。谢谢，期待下一部。
講得淺顯易懂 希望有一系列的新影片~
强烈期盼下个视频！
这是我看过的视频中讲的最通俗易懂清晰明了的
找这类视频好久了，终于等到了
真的很清晰，respect 林哥
通俗易懂， 期待期待！
感谢林哥 很有帮助 希望一直更新
深入浅出，赞。
讲的非常好，深入浅出，听明白了，期待下一期......
讲得非常好，手动点赞。
林哥终于上干货了！
林哥牛逼，这样的课做下来一定挺费时间和精力的，希望能坚持下来！之后可以开会员课了。另外希望以后有一些视频能做一些demo来讲解今天讲过的基础知识是怎么应用的
很好的說明、請繼續推出新視頻，並提供一些參考資料文獻可以再多學習一些
講得好好 趕緊更
非常好的科普内容， 赞
林亦厉害👍～～请继续～跟你亦步亦趋～～如果 “明天会越来越好” 那我们一定需要理解与学习 “大科技” 请您把自己并带着我们 一起 由白纸一张一样 去开始 理解 学习 或许之后会有更好的结果！！多谢 林先生～～
林哥这讲解很好，下一集啥时候更新哈😂，期待
说的真好！
非常感谢
很好的科普，感谢
爱看，催更
讲的真好 希望出更多关于机器学习 ai 相关的视频
讲得非常清晰，只有数分和金融背景的我听得津津有味，希望二快点出哈哈哈
关注你的视频有段时间了，一直很喜欢。记得之前一期视频提到现在的苹果台式机可以安装人工智能模型，实现自己拥有专属模型的能力了。这个恨吸引人。想问一下现在AI的发展如果希望有一个个人的人工智能，自己是否必须是程序员出身吗？
讲的好，期待后续啊😊
很谢谢分享视频!
学习了很多，感谢，希望继续努力
真的講的非常好👍
非常棒，感谢
Good popular science. I have been working/ studying in ML/DL for a couple of years. Hope that you can extend this topics like reinforcement learning and RLHF, which makes the LLM become really useful.
有這種科普真的太棒了
感謝林哥 治好了我的失眠😂
不错, 期待下一期中
这个节目太好了~~
感谢分享，一口气讲完ML系列😂
谢谢林哥！
喜欢这个系列！！ 来个LIN version sc50吧！
Well done 👍 比斯坦福的公开课还要让我受益更多 😊
林哥新年快乐🎆
哥们讲的真的非常棒哦
loss functionb不一定大于0的，比如simsiam用到的negative cosine similarity, 再比如vae的elbo.
太浅了会的懒得看，不会的也懒得学，搞清楚自己定位！另外AI领域最重要的三个概念总结起来：1.数据表征（原始数据和学成数据在计算机存在的形式），2.模型结构（模型在计算机中存在的形式），3.学习方法（用什么样的技巧组合进行“学习”）。所有的方法和创新都集中在以上三部分内容。
谢谢🙏
讲得太好了，催更来了....
虽然后面都听不懂，但是依然坚持看完，不能辜负林亦的辛苦付出和无私奉献。
好看，爱看，即使看视频过程中走神了好多次
林哥用了另一種視角，更簡單的一次講解現在最重要的一些AI重要知識，這比起一般書籍講得更易懂好學
講得非常好啊！
講的不錯，加油
好强的比喻能力
三言两语把我抓耳挠腮学了十几天的ml教材基础讲明白了，林哥nb
你为什么不让AI知道你是个10岁小女孩,然后他给你举各种例子和比喻呢?
你真的明白了？
我不信你懂了 😂
@@fooevr别揭穿 😂
为啥我的JJ一听到AI就勃起。越来越长。咋办啊
期待下一集～
聽你講課是真聽得下去~
好期待后面的续集
讲的好清晰！❤
林哥直接罵粗了😂😂😂
看到了说shit的老哥的香肠嘴 我只能佩服up主很有生活
超級清楚把很多必備的基本用詞都放上去了我之前讀了一年很多都還只是認識 但不理解
NN的基礎講得非常好
讲得不错！
虽然视频很清晰了, 但是林哥有没视频的提纲. 我觉得可以很好的帮助理清楚.谢谢!
很喜歡!請問林哥，在神經網絡裡有抑制性輸入輸出，對於你所談的元神而言，w(權重)會成為負數嗎
讲得非常好！建议以后专有名词打一下英文，便于国外的朋友对照学习。
太厉害了！
林哥，我来回反反复复，看了三遍，太牛了你，厉害~~ 能不能说说大模型里面存在的问题~~
看了那麼多paper還是林哥講得最好 求解第二集快來
林哥表达能力确实强，深入浅出
不愧是亦哥，原神~啟動~
厉害，问下您是否在某个夏天来北京某个培训班学python呢？以前的一个短暂室友和您很像
亦哥不如劝劝林哥多做一些machine learning 的教学视频。 收费或者放到会员频道也好。 你说话好听，林哥一定听的进去😆
相当棒
很遺憾當年讀研的時候，自己沒好好聽多年後自己花大時間讀懂了，才發現林哥講的真的好
林哥!!這是可以免費看的嗎?!太神啦!!
说得挺好，反手充一个682一个令人遗憾的决策
我就喜歡聽這種讓我誤以為我自己聽的懂的東西
中肯
其实他讲的很清楚了。一个顶尖学校的NLP自然语言处理课程在讲到神经网络的时候也只能讲到这样了。不是误以为懂或者不懂，是绝大多数，甚至整个业界只能理解到这个程度了。整个神经网路是一个黑箱。没有人知道内部是如何形成了智能。全球都没有人。他只是基于一种十分朴素的直觉去模拟大脑中的神经元结构。如果有人可以在微观层面讲清楚哪块哪层哪个神经元是具体负责什么信息的处理怎样形成智能，诺贝尔奖都不配他。而现在大模型突然变得有用了，完全是因为现在算力够了。之前的算力很难支撑这种设想。所以要感谢英伟达
@@thompsontang9364 NVIDIA MAKES THE WORLD A BETTER PLACE!
6
@ontang9364 人類的腦 怎麼訓練? 你在學1+1=2時 有用到殘差網路嗎?
很受益！林哥的配图和小动画越来越生动和有趣了。我大概是林哥最开始做视频的时候就关注林哥了，看到林哥的提升和变化，很佩服。林哥加油！
讲的非常清晰，而且通俗易懂，太棒了，期待接下来的部分。。。
终于开始讲真课了，我在1年前就在你的节目下留言，希望你能开课，向你学习。
因为我非常羡慕你对各种模型驾驭能力，想学。
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感谢分享。我最近作为助教，为美国大学生准备了一节深度学习入门课，感叹和林哥许多设计不谋而合，要是在设计课程之前看到这个视频就好了！希望继续出新，继续学习！
讲得非常好，很多疑惑都在你这个视频中得到解答和理解了！感谢！！！！！！
感謝林哥科普，淺顯易懂
狗→□→林哥
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通俗易懂， 期待期待！
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