AI交流(进群备注:Micrograd)

Micrograd 是一个实现标量值自动梯度引擎的项目,专门用于训练神经网络。它通过构建计算图并应用链式法则反向遍历,以计算梯度并调整参数以减少损失。该项目代码简洁易懂,仅94行,适合学习和实验神经网络训练的核心概念。
Micrograd的特点:
- 1. 简单易懂的94行代码
- 2. 实现了自动梯度计算
- 3. 支持构建计算图
- 4. 应用链式法则进行反向传播
- 5. 适用于多种神经网络架构
- 6. 包含一个类似PyTorch的小型神经网络库
- 7. 轻量级,适合深度学习基础学习
Micrograd的功能:
- 1. 从叶子节点开始输入数据和参数
- 2. 使用基本操作构建计算图
- 3. 计算损失并反向传播以调整参数
- 4. 可用于理解和实验神经网络训练的核心概念
- 5. 适合学习反向传播算法和梯度更新方法
- 6. 构建和训练简单的神经网络
- 7. 实验自定义神经网络架构
- 8. 调试和可视化神经网络中的梯度流动
- 9. 与其他深度学习教育项目或教程集成
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