一文梳理神经网络训练与架构演进
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一文梳理神经网络训练与架构演进
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AI 综述
掘金发布一篇面向普通软件开发人员的文章，系统讲解神经网络训练方法，并梳理了从 RNN、LSTM、GRU 到 Transformer 的架构演进。文章从两个参数的线性模型讲起，介绍损失函数、梯度下降、链式法则、反向传播、Batch、Epoch 和张量等基础概念。 文章还解释了自注意力、并行计算、残差连接和归一化如何用于改善信息传播与模型训练，并附带基于 PyTorch 的极简 GPT 训练代码。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月26日 21:28
神经网络的训练与从 RNN 到 Transformer 的历史进程报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- 掘金 · 人工智能神经网络的训练与从 RNN 到 Transformer 的历史进程
文章面向普通软件开发人员，从两个参数的线性模型出发，讲解损失函数、梯度下降、链式法则、反向传播以及 Batch、Epoch 和张量。随后从训练难点出发，梳理多层网络、RNN、LSTM、GRU 到 Transformer 的演进，说明自注意力、并行计算、残差连接和归一化如何改善信息传播与模型训练，并附有基于 PyTorch 的极简 GPT 训练代码。
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