深入研究：使用 PyTorch 风格的 API 实现手动反向传播research#backpropagation📝 Blog|分析: 2026年2月17日 05:15•发布: 2026年2月17日 05:11•1分で読める•Qiita ML分析本文通过详细介绍手动实现反向传播（深度学习的关键组成部分），深入探讨了神经网络的内部运作方式。 通过重现 PyTorch API，作者提供了一种实践方法来理解梯度计算和模型训练背后的机制，这提供了令人兴奋的教育机会。 这是一个从头开始构建和理解深度学习模型的绝佳演示！要点•本文提供了从头开始实现反向传播的详细指南。•它侧重于出于教育目的复制 PyTorch API。•该实现包括具有各自正向和反向传递的 Linear 和 ReLU 层。引用 / 来源查看原文"本文总结了反向传播的手动实现，涵盖了 ReLU 网络数学、Linear / ReLU / CrossEntropy 手动实现，以及使用数值微分的梯度检查。"QQiita ML2026年2月17日 05:11* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧AI-Powered Learning: A Modern Engineer's Guide to Success较新AI Agents vs. Humans: Revolutionizing System Development and Operations相关分析research人工智能的数学突破：新型推理模型改变问题解决方式2026年2月17日 06:48researchBotzoneBench：通过AI锚点革新LLM评估2026年2月17日 05:02research人工智能革新商业保险：具有自我批判的智能体系统2026年2月17日 05:02来源: Qiita ML