
Mueva la rueda, escuche
Tome una radio con una sola rueda de sintonía y una emisora desconocida que quiere encontrar. Gire un poco la rueda y escuche: ¿la música suena más clara o más ruidosa que hace un momento?
Alice's Adventures in a Differentiable Wonderland, Volume I: A Tour of the Land

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The same player the product gives for your own book: the voice, the drawings as they are drawn, the text.
A modern textbook on how neural networks really work, from tensors and gradients to transformers. The first three chapters lay the ground: what the book is about, the linear algebra and calculus a network runs on, gradient descent, and what a dataset and a loss function are.
This is a sample: 3 of 13 chapters.

Tome una radio con una sola rueda de sintonía y una emisora desconocida que quiere encontrar. Gire un poco la rueda y escuche: ¿la música suena más clara o más ruidosa que hace un momento?

La operación vectorial más importante de todo el libro es el producto escalar, también llamado producto interno. Multiplica los dos vectores entrada por entrada y suma todo lo obtenido, así que el resultado es un solo número, no un vector.

Dibuje una curva suave que baja y después vuelve a subir, como un valle poco profundo, y elija un punto en su ladera. Coloque una regla de modo que apenas toque la curva en ese punto sin atravesarla.

Ahora el plato principal: encontrar el punto más bajo de una función, su mínimo. El libro supone que la función da un solo número y que la entrada puede vagar por cualquier parte.

La figura del capítulo añade una imagen que vale la pena conservar. Un modelo entrenado transforma su entrada paso a paso, y las versiones internas de los datos que produce tienen a menudo una geometría con sentido: imágenes de significado parecido caen en puntos cercanos de un espacio interno.

Predecir una única respuesta tiene sentido cuando, para cada entrada, casi toda la probabilidad se concentra en un valor. El libro relaja eso: en lugar de una respuesta, las salidas del modelo fijan los mandos de toda una distribución de probabilidad sobre las respuestas posibles.
Examples for: a curious adult with school maths who uses AI apps every day; add one modern instance per idea, such as how a chat assistant or a phone's photo app is trained
The lectures retell the English text of arXiv 2404.17625 (version 3, 2025) by Simone Scardapane, published under an open licence that allows retelling and translation. The retelling, the drawings and the voice are made by AI and checked against the book by a second model. How AI is used.
The lectures adapt the original and are released under the same licence, free to share and adapt with credit to the author and a link to this page: CC BY-SA 4.0
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