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回音壁还能叫回音壁吗？
Deep Learning with Yacine https://www.youtube.com/watch?v=heSdPbAfFH4 视频介绍了自动微分（AD）这个算法，它在深度学习框架里特别重要，比如 PyTorch 的 autograd 机制就离不开它。视频里解释说，AD 的作用就是把神经网络训练过程中复杂的反向传播过程给简化了，反向传播本来是要算梯度来更新模型权重的。 视频里讲，AD 的运作原理是先构建一个有向无环的计算图，图里把所有的运算都表示出来。然后，在反向传播的时候，它就自动用链式法则来算梯度，把累积的梯度从图的后面往前传，在每个节点上都乘以局部的导数。 视频还详细讲了实现方式。它会把 `Value` 对象定义成计算图里的节点。每个 `Value` 对象都存着自己的数值 `data`、梯度 `grad`、指向前驱节点（也就是输入）的引用 `_prev`，以及生成它的操作 `_op`。而每个操作（比如加法、乘法、ReLU 等）都要自己定义一个 `_backward` 函数。这个函数呢，会附在输出的 `Value` 节点上，它负责计算局部偏导数，然后把局部导数乘以累积的 `out.grad`，这样就把梯度往回传给它的输入节点了。这里有个非常关键的点，就是梯度一定要用 `+=` 来累加，千万不能覆盖掉之前的值。 视频里说，整个反向传播过程主要分两步： 1. **构建计算图：** 从输出节点开始递归地访问所有节点，然后进行拓扑排序，这样就能确保梯度计算的顺序是正确的。 2. **计算梯度：** 逆序遍历已经构建好的计算图（从输出到输入），先把输出节点的梯度设为 1，然后依次调用每个节点的 `backward` 方法，这样梯度就能在整个网络里传播和累加起来了。 有了这种系统性的设计，再加上把每个原子计算单元和它们的局部导数都定义好了，梯度计算就变得非常直接和高效了。
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