Alice's Adventures in a Differentiable Wonderland, Volume I: A Tour of the Land
The same text, told at every level, in every language and look shown here. Pick, then listen or download.
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.
La primera parte del libro, llamada Brújula y aguja, capítulos dos a seis, monta exactamente esta maquinaria. Ver una red como una cadena de bloques diferenciables plantea dos preguntas, y la segunda figura del libro las ilustra. Primero, ¿qué tipos de datos pueden entrar y salir?
La mayoría de los modelos del libro se construyen con ingredientes muy sencillos: sumas, multiplicaciones y unas pocas funciones curvadas como la exponencial, senos y cosenos, y raíces cuadradas.
Para el segundo tipo, el libro da un producto punto generalizado. Tome dos tensores de la misma forma, con tres direcciones, multiplíquelos posición por posición y sume todos y cada uno de los productos. No es más que el producto punto corriente de los dos tensores aplanados en listas largas.
Ahora al descenso de gradiente. Suponga que queremos la entrada que hace una función de muchos números tan pequeña como sea posible, su mínimo.
La figura de apertura del capítulo anticipa algo notable. Un modelo diferenciable transforma su entrada paso a paso con operaciones de álgebra lineal.
¿Cómo se entrena un modelo así? Como se supone que los ejemplos son independientes y extraídos de la misma distribución, la probabilidad que un modelo asigna a todo el conjunto de datos es el producto de las probabilidades que asigna a la salida verdadera de cada ejemplo.
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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