如何从零搞懂神经网络“从零到英雄”课程完整指南【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盯着反向传播公式却写不出一行训练代码是很多人学深度学习时最先撞上的墙。开源课程 Neural Networks: Zero to Hero 就是为这个痛点做的。它从最简单的标量网络讲起一步步带你亲手写代码、训练神经网络每一步都配可运行的笔记本。项目速览形态一套 Jupyter Notebook 课程配套 YouTube 视频边讲边写维护者Andrej KarpathyMIT 许可可免费使用核心内容micrograd 和 makemore 两大系列覆盖反向传播原理到语言模型实战技术栈Python PyTorch Jupyter Notebook更新状态README 标注 Ongoing新讲座持续添加仓库内已收录前 6 讲笔记本核心功能拆解Micrograd用几十行代码讲透反向传播第一讲用纯 Python 构建一个最小的自动求导引擎 micrograd反向传播和网络训练的每一步都是手工实现。前置要求只有基础 Python 和高中学过的微积分的模糊记忆。适合想搞懂反向传播为什么这么算、而不只是想会调用的人。笔记本在 lectures/micrograd/分上下两篇。Makemore五步训练一个字符级语言模型第二系列从最朴素的二元组模型出发依次升级出多层感知机、BatchNorm、手动反向传播最后搭出接近 WaveNet 的卷积结构。顺带覆盖真正用得上的机器学习基本功学习率调整、训练/验证/测试集划分、过拟合判断、网络健康度诊断。适合想看语言模型到底怎么被训练出来的人笔记本在 lectures/makemore/。视频加笔记本边看边练每个概念都配两样东西视频里的口头讲解和能直接运行的笔记本。每讲的练习题放在视频描述里第四讲作者还专门建议先自己做练习、卡住再暂停视频看答案。视频负责讲明白笔记本负责练熟两者是配套的。快速上手克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/nn/nn-zero-to-hero在 Jupyter 里打开 lectures/micrograd/ 的第一个笔记本跑起来按顺序学先 micrograd再 makemore 五个部分每讲做完对应练习再进下一讲容易踩的坑⚠️训练深网络 loss 不降甚至爆炸 → 前向激活、反向梯度的尺度出了问题 → 跟第四讲学 BatchNorm学会看激活和梯度的统计分布手动反向传播练习卡死 → 第四讲本来就是练习课设计上是先动手、别光看 → 自己推完每一步卡住再暂停视频对照答案CNN 部分张量形状对不上 → 作者自己说开发过程就是读文档加记形状 → 写代码时把每层张量的 shape 手写在旁边技术栈Python主要语言PyTorch张量运算、自动求导、torch.nn 模块Jupyter Notebook交互式学习环境高中微积分micrograd 推导反向传播的基础跑完这六讲训练循环、MLP、卷积结构都会是你自己写出来的。克隆仓库后从 micrograd 第一篇笔记本开始就行。【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
如何从零搞懂神经网络：“从零到英雄”课程完整指南
如何从零搞懂神经网络“从零到英雄”课程完整指南【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盯着反向传播公式却写不出一行训练代码是很多人学深度学习时最先撞上的墙。开源课程 Neural Networks: Zero to Hero 就是为这个痛点做的。它从最简单的标量网络讲起一步步带你亲手写代码、训练神经网络每一步都配可运行的笔记本。项目速览形态一套 Jupyter Notebook 课程配套 YouTube 视频边讲边写维护者Andrej KarpathyMIT 许可可免费使用核心内容micrograd 和 makemore 两大系列覆盖反向传播原理到语言模型实战技术栈Python PyTorch Jupyter Notebook更新状态README 标注 Ongoing新讲座持续添加仓库内已收录前 6 讲笔记本核心功能拆解Micrograd用几十行代码讲透反向传播第一讲用纯 Python 构建一个最小的自动求导引擎 micrograd反向传播和网络训练的每一步都是手工实现。前置要求只有基础 Python 和高中学过的微积分的模糊记忆。适合想搞懂反向传播为什么这么算、而不只是想会调用的人。笔记本在 lectures/micrograd/分上下两篇。Makemore五步训练一个字符级语言模型第二系列从最朴素的二元组模型出发依次升级出多层感知机、BatchNorm、手动反向传播最后搭出接近 WaveNet 的卷积结构。顺带覆盖真正用得上的机器学习基本功学习率调整、训练/验证/测试集划分、过拟合判断、网络健康度诊断。适合想看语言模型到底怎么被训练出来的人笔记本在 lectures/makemore/。视频加笔记本边看边练每个概念都配两样东西视频里的口头讲解和能直接运行的笔记本。每讲的练习题放在视频描述里第四讲作者还专门建议先自己做练习、卡住再暂停视频看答案。视频负责讲明白笔记本负责练熟两者是配套的。快速上手克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/nn/nn-zero-to-hero在 Jupyter 里打开 lectures/micrograd/ 的第一个笔记本跑起来按顺序学先 micrograd再 makemore 五个部分每讲做完对应练习再进下一讲容易踩的坑⚠️训练深网络 loss 不降甚至爆炸 → 前向激活、反向梯度的尺度出了问题 → 跟第四讲学 BatchNorm学会看激活和梯度的统计分布手动反向传播练习卡死 → 第四讲本来就是练习课设计上是先动手、别光看 → 自己推完每一步卡住再暂停视频对照答案CNN 部分张量形状对不上 → 作者自己说开发过程就是读文档加记形状 → 写代码时把每层张量的 shape 手写在旁边技术栈Python主要语言PyTorch张量运算、自动求导、torch.nn 模块Jupyter Notebook交互式学习环境高中微积分micrograd 推导反向传播的基础跑完这六讲训练循环、MLP、卷积结构都会是你自己写出来的。克隆仓库后从 micrograd 第一篇笔记本开始就行。【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
