昨天做一道题目,手写梯度下降的反向传播函数。之前看的书上都只讲了原理,代码用keras库,两行就没了。这次题目要求全部自己实现。

其实题目不算难,激活函数和损失函数都已经给出了。我打了个草稿,画了个图之后差不多理解了。但是对numpy不熟,很多线性代数计算不知道怎么写。然后就让chatGPT 帮我写。

我给了它要求,但是它默认用了sigmoid函数作为激活函数,而我希望使用ReLU,然后又更新了条件,让它重新写。

那么问题来了?

我算是学会了梯度下降的反向传播算法吗?代码我完全看懂了,数学上我完全写的出,但是再让我自己写代码,我大概率还是写不出来。numpy还是记不住。

GPT4算是会梯度下降的方向传播算法吗?毕竟代码都是它写的。

然后更大的问题是,今后这个我还有必要学下去吗?哪些内容是有必要学的,哪些内容是可以让GPT 帮我做的?学到什么程度我能说一句我学会了?