手写推导深度学习全流程
推荐指数 56.0 NO. 013 · 2026.08.15
发布2026/08/14Score63Comments4
为什么值得看
Tom Yeh 教授的 Substack 专栏，用纯手写方式逐步推导神经网络的前向传播、反向传播和参数更新。适合想真正理解底层数学而非调包的人，73,000+ 订阅说明这类硬核内容需求被低估。
编辑判断
AI 教育内容现在两极分化：要么是面向大众的科普，要么是直接扔公式论文。Tom Yeh 的手写推导填补了中间地带——比 Andrej Karpathy 的神经网络从零实现更偏数学直觉，比 Goodfellow 的《深度学习》更易消化。
这个模式值得技术博主借鉴：手写过程天然降低阅读速度，强迫读者跟上推导节奏，比代码截图或 LaTeX 排版更适合复杂公式的理解。如果你在写技术博客或做内部培训，可以考虑用类似形式讲清楚 Transformer 的注意力计算细节。
社区反馈
意见分歧 5 条评论
核心争论：订阅墙阻碍访问 vs 硬核手写推导内容的价值被认可
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