想让AI训练得更快？GPU已经成为神经网络训练不可或缺的存在。 你有没有好奇过，它们到底是怎么“强强联手”的呢？ 通过这张图，一起来了解训练过程的基本步骤和原理： 一、神经网络结构 在GPU上训练神经网络时，需要首先定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及每层的节点数。同时，初始化权重和偏置。 二、前向传播 在前向传播阶段，输入数据通过隐藏层传递到输出层。这一过程涉及大量的矩阵乘法运算，公式为H=XW(1)，其中H是隐藏层的输出，X是输入数据，W(1)是权重矩阵。 在CPU上，这些运算是顺序执行的，而在GPU上，由于其并行处理能力，这些运算可以同时进行，大大提高了计算速度。 三、反向传播（Back Propagation） 神经网络给出了预测，但它肯定不是百分百准确。这时候，我们就需要计算“损失”(L)，损失 L 是通过比较模型的预测输出O和实际标签Y计算得到的，如L=[y−o]。 反向传播的核心，是计算损失函数对每个权重（w）的梯度，这些梯度指示了如何调整权重以减少损失。 最后，使用梯度下降或其他优化算法来更新权重，让预测变得越来越准确，直到损失达到最低点。 同样，在GPU上，这些梯度计算可以并行执行，进一步提高了效率。
