手写 PyTorch 代码深入理解多层感知机原理
ProfTomYeh · x · 2026-08-25
通过 7 步手写 PyTorch 代码的练习，演示如何从零构建一个多层感知机(MLP)。内容包括：
- 线性层推导：根据输入输出特征数确定权重矩阵维度(如 3 进 4 出为 4x3 矩阵)及是否偏置。
- 激活函数：手动应用 ReLU 过滤负值，以及 Sigmoid 将输出映射为概率。
- 教学理念：强调脱离 Jupyter Notebook 纸笔推演，强迫理解代码背后的数学逻辑，而非机械复制粘贴。
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