PyTorch生成式人工智能实战(1)——神经网络与模型训练过程详解
PyTorch生成式人工智能实战(1)——神经网络与模型训练过程详解
0. 前言
1. 传统机器学习与人工智能
2. 人工神经网络基础
2.1 人工神经网络组成
2.2 神经网络的训练
3. 前向传播
3.1 计算隐藏层值
3.2 执行非线性激活
3.3 计算输出层值
3.4 计算损失值
3.5 实现前向传播
4. 反向传播