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从零手写 micrograd:神经网络与反向传播讲透

原名:The spelled-out intro to neural networks and backpropagation: building micrograd
vector090_·YouTube 437.6 万次观看·B站 716 播放·1 年前·2:25:52
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关于这个视频

Andrej Karpathy 的第一个《神经网络:从零到英雄》讲座,用 Python 从头开始​​构建了 micrograd,一个微型 autograd 引擎。它逐步解释了反向传播和神经网络训练,假设只有基本的 Python 和一些高中微积分。

HN 为什么推荐它:HN 将其视为真正理解反向传播和神经网络的最佳起点,因为 Karpathy 凭直觉解释了原因并用代码构建了所有内容。

“它特别有用,因为他解释了原因并提供了直观的解释,而不仅仅是谈论什么和如何。”— HN 评论 · 2023 · 原文

查看英文原文

Andrej Karpathy's first Neural Networks: Zero to Hero lecture, which builds micrograd, a tiny autograd engine, from scratch in Python. It explains backpropagation and neural network training step by step, assuming only basic Python and some high-school calculus.

Why HN likes it: HN treats it as the best starting point for really understanding backprop and neural nets, because Karpathy explains the why with intuition and builds everything in code.

“It's especially useful because he explains the why and provides intuitive explanations instead of just talking about the what and how.”

HN 提及 20 次推荐者 17 人首次 2022最近 2025质量分 21.0

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