Neural Networks Zero to Hero 反向传播实操指南【免费下载链接】nn-zero-to-heroNeural Networks: Zero to Hero项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/nn/nn-zero-to-hero当有人让你不用 loss.backward()手写反向传播你能写出来吗Neural Networks Zero to Hero 仓库给的答案不太一样7 个笔记本、2 条技术线从标量自动求导引擎一路敲到 GPT 的雏形。没有 API 调用只有能跑的推导。 Neural Networks Zero to Hero 按顺序走通依赖链仓库的学习路径有严格的解锁关系别按目录乱翻micrograd 线标量求导 → 可训练网络makemore 线bigrams → MLP → BatchNorm → 手推反向 → CNN第 7、8 讲GPT、分词器仅视频无笔记本你会发现这条线没有分支跳过 micrograd后面所有自动求导都会变黑盒。手搓标量求导引擎的最短路径lectures/micrograd/ 两个笔记本对应第一讲的前后半场。你亲手搭一个标量计算图前向算出值反向按链式法则算出梯度这就是自动求导的全部。产出是一个能跑的小引擎拿它搭一个小网络可以训练。与下一步的衔接点很实在到这里链式法则已经在你手里part4 的张量级手推才有地基。到这里你会第一次感到梯度不再是黑盒就是一串乘积的累加。从二元统计到 GPT 雏形makemore 五层lectures/makemore/ 的 5 个笔记本每层只加一点复杂度part1bigram 模型Tensor 与训练框架part2MLP学习率与过拟合part3BatchNorm训练健康诊断part4手推反向穿过五层part5树形结构做成 WaveNet 式 CNN产出是能逐步输出名字的生成器。与 micrograd 线的衔接点落在 part4这一讲要求你先自己把反向传播推一遍卡住了再暂停视频看答案。 从 clone 到跑通不超过 5 步git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/nn/nn-zero-to-hero装好 PyTorch启动 Jupyter顺序跑 micrograd 两个笔记本打开 part1_bigrams跑通第一个语言模型每讲做完配套练习卡住就回看第 4 步跑完你手上会有一个能随机输出名字的小模型——这是整条线的第一次正反馈。手写反向传播高频误区别踩这三条part4 手推算不下去根因是跳过了 micrograd链式法则还停在记忆层。回到 micrograd 线按序补完。part4 只看不写这一讲是习题而非视频纯看收获打对折。先暂停手推再恢复看答案。part5 张量形状总对不上torch.nn 用法密度高靠猜必错。多打印 shape多翻官方文档。在仓库里找 GPT 那讲的笔记本第 7、8 讲只有视频仓库里没有对应文件。这三条基本覆盖了整门课的全部坑踩中任何一条都会让你怀疑自己数学不行——其实只是顺序错了。这套课先给谁上手适合天天调 PyTorch 但从没写过 autograd 的开发者想搞清反向传播到底在算什么。 适合NLP 方向的初学者想弄清 GPT 的结构从哪里来不急着出结果。 不适合只想快速调用现成模型跑通效果的场景——这课节奏偏慢框架官方教程更快。等你能手推完 part4 每一步再看 GPT 那讲感受完全不一样。今晚打开 lectures/micrograd/micrograd_lecture_first_half_roughly.ipynb从第一个 cell 开始跑。【免费下载链接】nn-zero-to-heroNeural Networks: Zero to Hero项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/nn/nn-zero-to-hero创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Neural Networks Zero to Hero 反向传播实操指南
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