在學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的過程中，會有多種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；如常見的RNN，CNN等；因此，我們很多人都會被這些亂七八糟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)給迷惑住，即想學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又不知道應該怎么入手；面對各種各樣的網(wǎng)絡(luò)模型，也不知道應該去學習哪種。

但是，我們從問題的最本質(zhì)出發(fā)，不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)唯一的區(qū)別就是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同；之所以有多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原因就在于不同的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)能夠完成不同的任務。

比如，RNN適合文本處理，機器翻譯；CNN適合圖像處理等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

在上一篇文章中——怎么實現(xiàn)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)中，實現(xiàn)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上需要經(jīng)過統(tǒng)一的幾個步驟；數(shù)據(jù)集，模型設(shè)計，模型訓練等。

數(shù)據(jù)集根據(jù)不同的任務類型，需要整理和設(shè)計不同的數(shù)據(jù)；而模型設(shè)計就涉及到不同的模型架構(gòu)，如圖片處理就可以使用CNN架構(gòu)；文字處理就可以使用RNN或Transformer架構(gòu)等；或者用戶根據(jù)自己的需求自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

所以，從這個角度來看，一個可以使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從流程上來看幾乎都是相同的；區(qū)別只是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的異同，但具體的架構(gòu)是由具體的任務類型所決定的；而不是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身所決定的。

甚至在很多情況下，會把多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)結(jié)合起來使用。

因此，對我們這些學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的人來說；我們首先需要的并不是去學習哪些復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而是應該從最簡單的模型結(jié)構(gòu)開始；比如說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的Hello World——MINST手寫數(shù)字識別。

為什么很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的課程中都會把MINST手寫數(shù)字識別作為第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程？以及MINST神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能成為一個經(jīng)典模型？

原因就在于MINST神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——麻雀雖小，但五臟俱全。

在文章的開始，就介紹說不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的主要區(qū)別就在于模型結(jié)構(gòu)的不同；而MINST神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)特別簡單；加上輸入輸出層也僅僅只是一個三層模型。

MINST手寫數(shù)字識別模型，由一個輸入層，以及兩個全鏈接層組成(第二個全鏈接層也就是輸出層)；因此其模型結(jié)構(gòu)特別簡單，模型結(jié)構(gòu)代碼如下，由P yTorch實現(xiàn)：

# 定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
class MINSTNetwork(nn.Module):    
  def __init__(self):        
    super(Network, self).__init__()        
    # 線性層1 輸入層和隱藏層之間的線性層        
    self.layer1 = nn.Linear(784, 256)        
    self.layer2 = nn.Linear(256, 10) 
       
    # 前向傳播 forward 函數(shù)中 輸入圖像為x    
    def forward(self, x):        
      x = x.view(-1, 28 * 28)  # 使用view函數(shù) 將x展平作為輸入層        
      x = self.layer1(x)  # 將x輸入至layer1        
      x = torch.relu(x)  # 使用relu激活        
      return self.layer2(x)  # 輸入至layer2計算結(jié)果

以上代碼即為MINST神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型結(jié)構(gòu)；layer1和layer2即為兩個全鏈接層；784是手寫數(shù)字識別的圖片——1*28*28，也就是784個神經(jīng)元作為輸入層；而中間的256就屬于用戶自定義神經(jīng)元的個數(shù)。

MINST手寫數(shù)字識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖如下所示，只不過代碼中的中間層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個數(shù)為256。

我想很多對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣或者在學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)人員，都看過和實現(xiàn)過以上圖片和代碼；但網(wǎng)絡(luò)上很多教程都只是介紹，這樣就可以實現(xiàn)一個手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；但從來卻沒有講過這到底是為什么。

而由此這里也帶來了一個問題，即為什么一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過兩個全鏈接層，以及在兩個全鏈接層經(jīng)過一次激活函數(shù)之后，就可以實現(xiàn)手寫數(shù)字的分類？

下圖是詢問DeepSeek得到的回答：

訓練過程：

• 輸入數(shù)據(jù)：28x28 的圖像展平為 784 維向量。
• 第一次全連接層：將 784 維向量映射到 128 維隱藏層。
• 激活函數(shù)：使用 ReLU 引入非線性。
• 第二次全連接層：將 128 維隱藏層映射到 10 維輸出層。
• 輸出：通過 Softmax 函數(shù)得到 10 個類別的概率分布。

從DP的回答來看，它也沒完全說明白為什么兩次全鏈接就可以完成手寫數(shù)字識別；雖然它說了兩個全鏈接層就可以學習到輸入數(shù)據(jù)的非線性特征；但具體原因是什么？ 

而這也是目前學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最疑惑的地方？ 

為什么經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變換之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以學習到數(shù)據(jù)的特征；并以此生成新的內(nèi)容；當然也可能是作者的數(shù)學功底不好，沒有真正去深入研究過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的底層數(shù)學原理。

目前來看，在學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的過程中，從零開始大模型開發(fā)與微調(diào)算是一本比較專業(yè)，也比較好的書；作者在剛開始學習的過程中，發(fā)現(xiàn)看不太懂這本書，但現(xiàn)在有了一定的基礎(chǔ)之后，再看這本書發(fā)現(xiàn)寫的是真有水平。從簡到難，從理論到實踐都包含在內(nèi)。而現(xiàn)在這本書也是作者經(jīng)常看的一本書，雖然有些東西還是看不懂，但過段時間再看發(fā)現(xiàn)就能看懂了。