DeepSeek底层技术：Transformer反向传播与链式法则（高级）
¥79.9
你将收获
- 掌握Lightning框架实战技巧：学会使用PyTorch Lightning简化训练流程，包括自动学习率优化、Checkpoint容错恢复等
- 深入反向传播原理：通过链式法则逐层解析梯度计算，理解线性关系与ReLU激活函数对梯度传播的影响
- 解决实际训练难题：识别并应对异常（如Loss突变、梯度震荡），优化模型收敛路径，提升训练效率
课程介绍
许多深度学习实践者在训练复杂模型（如Transformer）时，常面临梯度消失、学习率调参困难、训练中断恢复成本高等问题，缺乏对反向传播底层逻辑的清晰认知，导致模型优化效率低下。
《DeepSeek底层技术：Transformer反向传播与链式法则（高级）课程，从实战出发，结合PyTorch Lightning框架，拆解反向传播的链式法则与梯度计算细节，演示动态学习率调整策略，并分析损失曲面特征与训练路径，帮助学员从理论到实践全面进阶。
通过代码级演示与现象解析，学员将掌握高效训练模型的核心技术，学习如何优化神经网络的学习率和梯度计算，从而解决训练过程中的常见问题，提升模型性能和训练效率。
适合人群
- 深度学习从业者：希望深入理解Transformer模型反向传播机制与链式法则的工程师或研究员
- AI进阶学习者：具备基础机器学习知识，想要掌握高级优化技术（如动态学习率调整、梯度消失问题应对）的学员
- 技术团队管理者：需了解模型训练细节（如Checkpoint机制、损失曲面分析）以优化团队开发流程的决策者
讲师介绍
课程大纲
共0节 时长0分钟
1 通过Lightning框架简化程序
29分钟
2 深入反向传播与链式法则
30分钟
3 扩展
5分钟
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。