CS231n(2) Transformer相关架构
本节是CS231n课程的学习日志(2)，主要结合课程8-9讲介绍多个Transformer相关架构，以及他们在NLP领域和CV领域的使用
CS231n(1) 计算机视觉
本节是CS231n课程的学习日志(1)，主要结合课程1-8讲回顾深度学习篇中的基础模型，以及他们在CV领域的应用。
Deep Learning(十) Attention Is All You Need
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(十)，主要介绍注意力机制和基于注意力机制的序列模型。
Deep Learning(九) 循环神经网络模型
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(九)，主要介绍一些现代循环神经网络模型，以及编码器解码器架构。
Deep Learning(八) 循环神经网络入门
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(八)，主要介绍循环神经网络的基本概念
Deep Learning(七) 优化算法
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(七)，主要介绍梯度下降、Adam算法等多种优化算法，并加以适当的数学描述。
Deep Learning(六) 凸优化入门
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(六)，主要介绍凸优化的基本概念，并基于此回顾支持向量机SVM等算法的数学原理
Deep Learning(五) 卷积神经网络模型
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(五)，主要介绍卷积神经网络的一些常用模型
Deep Learning(四) 卷积神经网络入门
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(四)，主要介绍卷积神经网络的基本概念。
Deep Learning(三) 感知机
本节是李沐《动手学深度学习》课程的学习日志(三)，主要介绍多层感知机的相关理论。