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反向传播

从零实现多层感知机

上午8时 2025/04/24 作者 NLP工程化

基于Eigen库的C++实现多层感知机(MLP),支持多种激活函数和损失函数,并采用小批量梯度下降与反向传播算法进行训练。

分类 开源 标签 Eigen库、 GitHub、 反向传播、 多层感知机、 小批量梯度下降、 模块化设计 发表评论

反向传播、前向传播都不要,这种无梯度学习方法是Hinton想要的吗?

下午4时 2025/04/07 作者 机器之心

抛弃反向传播并重新开始。」早在几年前,使反向传播成为深度学习核心技术之一的 Geoffrey Hin

分类 学术、 资讯 标签 CIFAR-10、 MNIST、 NoProp、 反向传播、 时间扩散、 深度学习 发表评论

regrad是一个不同于 micrograd 的小巧反向自动微分实现

上午8时 2025/03/03 作者 NLP工程化

regrad是一个用于自动微分的新实现,支持绘制计算图并标记不同类型节点(深蓝、浅蓝、灰),便于理解反向传播机制。

分类 开源 标签 neluca、 regrad、 反向传播、 可视化、 自动微分、 计算图 发表评论

扩散模型(Diffusion Model)详解:直观理解、数学原理、PyTorch 实现

下午11时 2025/02/28 作者 极市干货

读
本文详细介绍了扩散模型的原理、数学基础以及基于PyTorch的实现方法。文章从图像生成任务的背景

分类 学术 标签 DDPM、 U-Net、 反向传播、 噪声级别、 时间戳、 正向传播 发表评论

教学项目:scratch-pytorch-step-by-step

上午8时 2025/02/20 作者 NLP工程化

通过Python实现类似PyTorch的深度学习框架项目介绍,涵盖反向传播、随机梯度下降等算法及CNN、RNN等多种模型。

分类 开源 标签 Dropout、 NumPy、 PrincePride、 Python基础语法、 反向传播、 随机梯度下降 发表评论

图解Megatron TP中的计算通信overlap

下午11时 2025/01/06 作者 极市干货

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作者丨猛猿
来源丨大猿搬砖简记
编辑丨极市平台
极市导读
本文探讨了M

分类 学术 标签 Bulk overlap、 Pipeline chunking、 Ring exchange、 Transformer、 反向传播、 预激活 发表评论

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