根据领域热点，准备先学transformer，再学diffusion。
transformer准备学三个不同的视频，然后自己实现一遍。
【第一个视频】3b1b的【深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0】 很形象生动地介绍了深度学习神经网络是如何识别手写数字的，但是缺少更具体的实现方式，推荐初学者看。
其中的知识点很少：
1.偏置是用于调整激活函数激活的阈值的。
2.激活函数将神经元的值调整到0-1之间（sigmoid激活函数），但是现在都用relu激活函数了。
3.神经元的表现形式通常用矩阵，[w]*[a] +b
而relu实际上就是MAX(0,a)，其中a是神经元的输入，其实就是让负数变为0。
