用Python实现深度学习框架

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作者：高民权，前IBM中国数据科学家

深度学习作为人工智能的核心技术，近年来无论是学术、还是工业领域，均发挥着愈加重要的作用。

过去十年，深度学习领域涌现了大量算法和应用。在这些深度学习算法和应用涌现的背后，是各种各样的深度学习工具和框架。它们是机器学习革命的脚手架：TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架的广泛使用，使得许多 ML 从业者能够使用适合的领域特定的编程语言和丰富的构建模块更容易地组装模型。

回顾深度学习框架的演变，我们可以清楚地看到深度学习框架和深度学习算法之间的紧密耦合关系。这种相互依赖的良性循环推动了深度学习框架和工具的快速发展。

便于大家掌握深度学习框架搭建的原理，本文主要分享高民权老师的《用纯Python从零创造自己的深度学习框架》，你可以从算法原理到深度学习框架建构，从零开始学习神经网络，实现目标检测、机器翻译。

内容大纲：

课堂案例：

（我们需要机器来自动拟合这组数据）

(我们构建的神经网络框架的部分代码)

（我们的网络模型预测错误逐渐降低，能够真实使用）

3天时间，庖丁解牛深度学习框架▼

你只要会一些简单的Python编程方法就可以学习。我们要让你学会的是自己创造一个属于你自己的深度学习框架，不在受制于人。最终可以让你实现手写数字识别，仅需要经过简单的改造，就可以实现目标检测、语言翻译等复杂的功能需求。

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创造属于自己的深度学习框架