馬可夫鍊（Markov Chain） 是一種數學模型，用來描述一個系統在不同狀態之間的轉移過程，特點是未來的狀態只取決於當前狀態，而與過去的狀態無關。這種性質稱為馬可夫性質，即「無記憶性」。馬可夫鍊常用於統計學、機器學習、經濟學、生物學等領域。
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這本書旨在幫助創作者分享他們的過程並與受眾建立聯繫，而非僅僅是推銷自己。
## 第一章：你不需要是個天才
* **創造力不只是天賦，而是一種運作方式** 。
* 不要相信「孤獨的天才」神話，偉大的作品往往來自於一個互相支持、彼此學習的「群體」（**scenius**）
Autoencoder 是一種無監督學習的神經網絡，分為編碼器（將數據壓縮為隱藏表示）和解碼器（將隱藏表示重建為原始數據）。其目標是最小化輸入和重建數據之間的誤差，廣泛應用於數據降維、特徵提取、去噪和生成模型（如變分自編碼器 VAE）。優點包括無需標籤學習和自動學習特徵，但也容易過擬合，需要大量數據
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