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The spelled-out intro to neural networks and backpropagation building micrograd
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https://www.youtube.com/watch?v=VMj-3S1tku0 这是关于反向传播和神经网络训练的最详细、最循序渐进的解释。它只假设读者具备基本的Python知识和高中微积分的模糊记忆。链接: - micrograd在GitHub上的地址:https://github.com/karpathy/micrograd - 我在视频中构建的Jupyter笔记本:https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/tree/master/lectures/micrograd - 我的网站:https://karpathy.ai - 我的Twitter:@karpathy - "讨论论坛":暂时请使用下方YouTube评论 - (新)Neural Networks: Zero to Hero系列Discord频道:[discord链接],适合那些想要进行更深入交流、超越YouTube评论的人 练习:你现在应该能够完成以下Google Colab,祝你好运!:https://colab.research.google.com/dri... 章节: 00:00:00 介绍 00:00:25 micrograd概述 00:08:08 单输入简单函数的导数 00:14:12 多输入函数的导数 00:19:09 开始构建micrograd的核心Value对象及其可视化 00:32:10 手动反向传播示例#1:简单表达式 00:51:10 单个优化步骤预览 00:52:52 手动反向传播示例#2:一个神经元 01:09:02 为每个运算实现backward函数 01:17:32 为整个表达式图实现backward函数 01:22:28 修复一个节点多次使用时的反向传播bug 01:27:05 分解tanh函数,练习更多运算 01:39:31 在PyTorch中做同样的事情:比较 01:43:55 在micrograd中构建神经网络库(多层感知器) 01:51:04 创建小型数据集,编写损失函数 01:57:56 收集神经网络的所有参数 02:01:12 手动进行梯度下降优化,训练网络 02:14:03 总结我们学到的内容,如何向现代神经网络发展 02:16:46 在GitHub上浏览micrograd的完整代码 02:21:10 真实应用:深入PyTorch,查找其tanh的反向传播实现 02:24:39 结论 02:25:20 花絮 :)
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