RNN Symposium 2016: Alex Graves - Differentiable Neural Computer

RNN Symposium 2016: Nal Kalchbrenner - Generative Modelling as Sequence Learning

RNN Symposium 2016: Panel Discussion - The Future of Machines that Learn Algorithms

RNN Symposium 2016: Jürgen Schmidhuber - Intro to RNNs and Other Machines that Learn Algorithms

The Ridiculous Engineering Of The World's Most Important Machine

Christopher D Manning: A Neural Network Model That Can Reason (ICLR 2018 invited talk)

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

RNN Symposium 2016: Mike Mozer - Neural Hawkes Process Memories

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Geoffrey Hinton: The Foundations of Deep Learning

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

RNN Symposium: Nando de Freitas - Learning to Learn, to Program, to Explore and to Seek Knowledge

RNN Symposium 2016: Jürgen Schmidhuber - Asymptotically fastest solver of all well-defined problems

Neural Turing Machines (Paper Explained)

LSTM is dead. Long Live Transformers!

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

Symposium: Deep Learning - Alex Graves

Differentiable Neural Computer (LIVE)