深度学习神经网络基本骨架详解 | 从理论到代码实践

一、前言

在人工智能蓬勃发展的今天，深度学习已成为计算机视觉、自然语言处理等领域的核心技术。本文将以PyTorch框架为例，深入解析神经网络的基本骨架结构，帮助读者快速掌握搭建神经网络的底层逻辑。

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二、神经网络骨架全景图

1. 核心组件示意图

输入层 -> 隐藏层 -> 激活函数 -> ... -> 输出层 -> 损失函数 -> 优化器
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2. 组件功能解析

• 输入层：数据入口（维度=特征数量）

• 隐藏层：特征抽象与非线性变换

• 激活函数：引入非线性表达能力

• 输出层：生成预测结果

• 损失函数：量化预测误差

• 优化器：反向传播更新参数

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三、核心模块拆解

1. 网络结构定义（PyTorch实现）

import torch
import torch.nn as nn