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オイラーの公式と物理【ラプラス変換準備編】
まったく異なる2つの解答
グローバーのアルゴリズムの補足説明
量子コンピュータの仕組み【グローバーのアルゴリズム】
LLMの仕組み（簡単バージョン）
ホログラムの仕組み
なぜ光が"遅くなる"と曲がるのか | 光学パズル4
なぜ光は"遅くなる"のか？ | 光学パズル 3
揺れる電荷と光 | 光学パズル2
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LLMはどう知識を記憶しているか | Chapter 7, 深層学習
群論 と 19万6883次元のモンスター
崩れるパターンとその理由 | モーザーの円の分割問題
GPT解説2 アテンションの仕組み (Attention, Transformer) | Chapter6, 深層学習
GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
なぜ正規分布どうしの畳み込みは正規分布なのか
畳み込み | 確率の美しい演算
なぜ正規分布に「π」が現れるか
中心極限定理とは何か？ 【正規分布が現れるとき・確率】
「確率0」は「不可能」ではない | 確率密度
畳み込みの仕組み | Convolution
突然崩れるパターン | ボールウェイン積分
誤差逆伝播と微積分 | Chapter 4, ニューラルネットワークの仕組み
誤差逆伝播法（バックプロパゲーション） | Chapter 3, ニューラルネットワークの仕組み
Chapter 16 抽象ベクトル空間 | 線形代数のエッセンス
Chapter 15 固有値の計算の小技 | 線形代数のエッセンス
Chapter 14 固有ベクトルと固有値 | 線形代数のエッセンス
Chapter13 基底変換 | 線形代数のエッセンス
Chapter12 クラメルの公式 | 線形代数のエッセンス
深層学習の仕組み, 勾配降下 | Chapter 2, 深層学習（ディープラーニング）