Pytorch神经网络入门：全连接层与反向传播原理

本文介绍PyTorch神经网络基础，核心围绕全连接层与反向传播。全连接层实现前一层神经元与当前层全连接，输出为权重矩阵乘输入加偏置向量。前向传播是数据从输入层经全连接层、激活函数到输出层的正向计算过程，如两层网络：输入→全连接→ReLU→全连接→输出。 反向传播是神经网络学习的核心，通过梯度下降调整参数。原理基于链式法则，从输出层反向计算损失对各参数的梯度，PyTorch的autograd自动记录计算图并完成梯度计算。流程包括前向传播、计算损失、反向传播（loss.backward()）、参数更新（优化器如SGD）。 关键概念：全连接层实现特征组合，前向传播正向计算，反向传播通过梯度下降最小化损失，自动求导简化梯度计算。理解这些原理有助于模型调试与优化。