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Pytorch C++ 前端第二部分：输入、权重和偏差

news 2025/9/14 4:42:07

  本教程分为两部分

  • 第 2.1 部分 – 基础知识速成课程。
  • 第 2.2 部分 – 使用 C++ 构建神经网络

如果您已经了解神经网络的基础知识，那么无需阅读 Part-2.1 的内容，理解 Part-2.2 应该没有问题。我们试图通过动画 GIF 来可视化方程，从而使其简短而有趣。但请注意，我们根据在解释第 2.1 部分中的概念时引入的术语和变量编写所有代码。

第 2.1 部分： 基础知识速成课程

我们假设您对这些概念有一些先验知识，并且我们不会在本博客中深入讨论数学的具体细节。

帕特里克·温斯顿教授在麻省理工学院的讲座视频中以最简单的形式解释了这些概念，做得非常出色。我们只是为您提供一个高级方程，我们需要将其实现为 python 和 C++ 代码。

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