<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Backpropagation on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/backpropagation/</link><description>Recent content in Backpropagation on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 27 Sep 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/backpropagation/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>神经网络入门实战：用 PyTorch 从零构建第一个网络</title><link>https://plumephp.com/ml-neural-networks-basics/</link><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/ml-neural-networks-basics/</guid><description>&lt;h2 id="引言"&gt;引言&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;深度学习是机器学习最耀眼的分支，而神经网络是它的地基。很多人畏惧神经网络，是因为被「反向传播」「梯度消失」这些术语吓住。但用现代框架（PyTorch/TensorFlow），&lt;strong&gt;训练一个网络的工程步骤只有四步&lt;/strong&gt;：定义模型、定义损失、定义优化器、跑训练循环。剩下的是理解「它在学什么」。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>