打造深度学习系统：从入门到精通

人工智能

2023-10-08 09:39:48

深入浅出：掌握前向计算和梯度传播，开启深度学习系统开发之旅

走进深度学习殿堂

深度学习已席卷各行各业，从图像识别到自然语言处理，无不展现其强大的威力。作为一名人工智能领域的后起之秀，掌握深度学习系统开发技术已成为你的必备技能。

Lab1：构建 Needle 库，揭开深度学习的面纱

在 Lab1 中，我们将踏上构建一个名为 Needle 的深度学习库的征程。通过这个过程，你将深入理解前向计算和梯度传播等核心概念，为日后的深度学习系统开发奠定坚实的基础。

前向计算：信息在神经网络中的流淌

前向计算了信息如何在神经网络中逐层传递。输入数据层层流经神经元，最终产出预测结果。

import numpy as np

class Layer:
    def __init__(self):
        self.input = None
        self.output = None

    def forward(self, input):
        self.input = input
        self.output = self.forward_pass(input)

    def forward_pass(self, input):
        raise NotImplementedError

梯度传播：优化神经网络的关键

梯度传播用于优化神经网络的参数，使得模型更好地拟合数据。通过梯度传播，神经网络可以学习并调整自身参数，从而提升模型性能。

import numpy as np

class Optimizer:
    def __init__(self, learning_rate):
        self.learning_rate = learning_rate

    def update(self, parameters, gradients):
        for parameter, gradient in zip(parameters, gradients):
            parameter -= self.learning_rate * gradient

Needle 库：深度学习开发的神兵利器

在 Lab1 中，我们将使用 Needle 库构建深度学习系统。Needle 库提供了丰富的工具和函数，助力你高效地开发深度学习系统。

import needle as nd

class Model:
    def __init__(self):
        self.layers = []

    def forward(self, input):
        for layer in self.layers:
            layer.forward(input)
        return self.layers[-1].output