LLM101n 硬核代码解读：Micrograd，一个轻量级的自动微分引擎

主要观点总结

本文介绍了HandyLLM101n，这是由OpenAI联合创始人、计算机视觉教母李飞飞教授的高徒Andrej Karpathy推出的AI课程。文章详细解读了微梯度项目，该项目是一个轻量级的自动微分引擎，展示了如何从头开始构建一个简单的自动求导引擎，并使用它来训练一个简单的神经网络。项目的主要目标是帮助理解自动微分和神经网络训练的基本原理。原始代码仓库地址和中文共建仓库地址也提供在文中。文章还解读了代码中的工具封装、自动微分引擎的核心代码、神经网络模块和多层感知机的实现，并给出了训练实验。

关键观点总结

关键观点1: HandyLLM101n 课程介绍

HandyLLM101n 是由OpenAI联合创始人和计算机视觉教母李飞飞教授的高徒Andrej Karpathy推出的AI课程，提供了关于深度学习和计算机视觉的硬核知识。

关键观点2: 微梯度项目介绍

微梯度项目是一个轻量级的自动微分引擎，用于从头开始构建一个简单的自动求导引擎，并使用它来训练一个简单的神经网络。

关键观点3: 代码解读

文章详细解读了代码中的工具封装、自动微分引擎的核心代码、神经网络模块和多层感知机的实现，并给出了训练实验。

关键观点4: 实践应用

文章通过实践应用，展示了如何使用微梯度项目来训练一个简单的神经网络，并介绍了如何计算损失函数和进行参数更新。

关键观点5: 总结

文章总结了自动微分引擎（micrograd）项目的重要性和实现细节，展示了深度学习的基础原理和实现细节。

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