AI 大神卡帕西 1 分钟讲清楚「什么是神经网络」：从前向传播到梯度下降 Andrej Karpathy 2025-10-31 0 浏览 0 点赞 长文 AI 大神卡帕西，1 分钟讲清楚「什么是神经网络」，看完瞬间通透了。 他总结道：神经网络，其实就是一个数学公式。具体来说，是一组输入数据 + 一堆参数 + 一个"表达式"，组合起来之后，它能给出预测结果。 比如"这是一只猫"，这叫前向传播（forward pass），意思是把信息"传"进模型里，输出一个结果。 然后会有一个损失函数（loss function），判断这个结果准不准。如果预测和目标越接近，loss 就越小，说明模型表现不错。 接着就是关键一步：反向传播（backpropagation）。它会根据这个 loss，反推每个参数该怎么调。最后通过反复迭代、不断调整参数，模型会慢慢学会"怎么做才对"——这整个过程就叫梯度下降（gradient descent）。 总结一下就是： - 你告诉模型它错了多少 - 它自己回头看问题出在哪 - 然后一步步学聪明 卡帕西称：训练神经网络，就是让这个"表达式"反复试错，把损失压到最低。这个过程跑起来后，模型就能越来越接近人类的判断。 现在，DeepSeek、豆包、AI 绘图这些看似神奇的能力，本质上都靠这一套逻辑在驱动。 课程主页 Neural Networks: Zero to Hero 课程官网 YouTube 播放列表 完整视频教程 GitHub 仓库 课程代码和资源 #AI #Karpathy #反向传播 #教程 #机器学习 #梯度下降 #深度学习 #神经网络 #视频教程