【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
本文详细介绍了神经网络训练的四个基本步骤：前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。通过一个可手算的标量网络推导反向传播梯度，再扩展到两层MLP的矩阵求导，并提供了NumPy手写实现与PyTorch的对照，展示了真实训练曲线，最后分析了固定窗口MLP处理序列数据的局限性以及RNN的改进之处。
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