土法炼钢 · 系统与基础设施

Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记：机制拆解、踩坑复盘与可核对证据，少空谈。

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【Transformer 与注意力机制】08.5 神经网络基础：神经元、反向传播手算与 MLP 训练

2026-05-10 | transformer | #neural-network #mlp #backpropagation #gradient-descent #activation-function #numpy #pytorch #rnn

神经网络训练就是前向、损失、反向、更新四步循环。本文用一个可手算的标量网络逐步推出反向传播梯度，再推广到两层 MLP 的矩阵求导，给出 NumPy 手写与 PyTorch 对照实现和真实训练曲线，最后说明固定窗口 MLP 为什么处理不好序列、RNN 改了哪一条边。