Pytorch神經網絡入門：全連接層與反向傳播原理

本文介紹PyTorch神經網絡基礎，核心圍繞全連接層與反向傳播。全連接層實現前一層神經元與當前層全連接，輸出爲權重矩陣乘輸入加偏置向量。前向傳播是數據從輸入層經全連接層、激活函數到輸出層的正向計算過程，如兩層網絡：輸入→全連接→ReLU→全連接→輸出。 反向傳播是神經網絡學習的核心，通過梯度下降調整參數。原理基於鏈式法則，從輸出層反向計算損失對各參數的梯度，PyTorch的autograd自動記錄計算圖並完成梯度計算。流程包括前向傳播、計算損失、反向傳播（loss.backward()）、參數更新（優化器如SGD）。 關鍵概念：全連接層實現特徵組合，前向傳播正向計算，反向傳播通過梯度下降最小化損失，自動求導簡化梯度計算。理解這些原理有助於模型調試與優化。