【PyTorch深度学习公开课6】AutoGrad动态计算图与梯度下降入门

菜菜TsaiTsai

Parts

  1. P1 · Lesson 6_1 AutoGrad的回溯机制与动态计算图
  2. P2 · Lesson 6_2 基于AutoGrad的反向传播与梯度计算
  3. P3 · Lesson 6_3 梯度下降的基本思想
Description 
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反向传播是在神经网络求解过程中至关重要的计算流程，在PyTorch中，我们通过AutoGrad动态计算图来实现反向传播，AutoGrad也是PyTorch一大特色，因此了解AutoGrad的功能对于手动实现神经网络至关重要。

Comments

照镜子的猫_ 2023-07-28

讲的真好

♥ 3

霍华德vlog 2024-09-28

牛逼

♥ 2 ↩ 1

槽噗pupu 2021-12-11

最后一句话说了个“第四部分”...但是没有第四课？

↩ 3

Oranpeach 2025-09-17

比李沐讲的清楚

Halokon 2025-09-16

讲的很牛逼