深度学习：CNN与RNN在MNIST手写数字识别中的应用

本文主要探讨了两种高级神经网络结构——卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并以MNIST手写数字识别任务为例，展示了如何在PyTorch框架下构建和训练这些模型。 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两个非常重要的网络架构，它们分别在图像处理和序列数据处理上展现出强大的能力。 **CNN** 是一种特别适合于处理具有网格状结构数据的网络，如图像。在MNIST手写数字识别任务中，CNN利用其卷积层来检测图像中的特征，如边缘、形状和纹理。在给出的代码中，首先导入了必要的库，然后设置了训练参数，如迭代次数（EPOCH）、批次大小（BATCH_SIZE）和学习率（LR）。`torchvision.datasets.MNIST` 用于加载MNIST数据集，该数据集包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。通过`ToTensor()`转换，原始数据被归一化到0-1之间。`train_loader`使用批处理的方式对训练数据进行分组，以便在训练过程中更高效地处理。 **RNN** 是一种能处理序列数据的网络，它可以记住之前时间步的信息。在MNIST数据集上使用RNN进行分类或回归可能不太常见，因为RNN通常用于处理时间序列数据，例如文本或音频。然而，这里提到的RNN模型可能是为了展示网络结构的灵活性。RNN模型可以考虑每个数字笔画的顺序，尽管MNIST数据集的顺序信息并不重要。在RNN的训练部分，可能会涉及到反向传播通过时间（BPTT）来更新网络权重。 在代码的最后，提到了`test_data`，这是测试集的加载，同样来自MNIST数据集，但`train=False`表示提取的是测试数据而非训练数据。`test_x`通过`torch.unsqueeze`增加了一个维度，以便适应模型的输入要求。 总结来说，这篇文章涵盖了高级神经网络结构的两个关键组成部分：CNN和RNN，并提供了使用PyTorch实现这些模型的实例。CNN在MNIST上的应用展示了图像识别的能力，而RNN的提及则暗示了序列数据处理的可能性，即使在这个非典型的应用场景中。