反向传播

TritonAcademy是一个旨在解析GPU内核语言的项目，通过提供高层次的抽象和详细的代码示例，使GPU编程变得更加简单易懂。项目不仅包含丰富的代码示例和注释，还深入探讨了反向传播的数学原理，帮助开发者更好地理解和实现GPU内核开发。

micrograd是一个实现反向传播的自动梯度引擎，作为训练神经网络的核心代码，以其简洁和高效著称。它支持基本的神经网络操作和梯度下降，轻量级且易于集成到机器学习项目中。

该项目一步步教你用Python实现一个语法风格类似于PyTorch的深度学习框架。本教程将使用Python的基础语法和NumPy来实现深度学习领域的一些基础算法，包括但不限于反向传播、随机梯度下降、Adam优化器、Dropout层等。本项目还会介绍如何实现包括CNN、RNN、LSTM、ResNet、Transformer等在内的模型。

该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁，适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。

在APL语言中实现自回归transformer（如GPT2）的项目，支持反向传播和使用Adam优化算法进行训练，旨在结合高性能和简洁代码的优势。

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开源深度学习平台

利用大型语言模型（LLM）作为数学问题的黑箱求解器，为数学问题提供自动化解决方案，探索数学与人工智能的结合

Self-Translate是一种技术，通过利用多语言语言模型的少样本翻译能力，能够有效地提高多语言语言模型的性能，克服对外部翻译系统的依赖，尤其在非英语输入场景下表现优越。