本文介绍了神经网络的基本原理，并给出了一个非常简易的实例。神经网络可以通过对训练集样本的学习，建立一个从输入值模拟到输出值的过程，即实现对输出-输出关系的函数模拟。神经网络的本质是通过对激活函数的撕拉抓打扯拽（裁剪、翻转、拉伸、拼接），构建出在训练集上拟合良好的从输入值到输出值的函数关系，至于神经网络的参数（即 具体是如何撕拉抓打扯拽的）是通过反向传播，对损失函数的优化进行实现的。

本文相熟了卷积神经网络CNN的原理，并介绍了如何使用PyTorch框架搭建卷积神经网络模型CNN。实现了LeNet-5的模型的搭建、模型训练、测试、网络的复用、直观查看数据集的图片预测结果等，完成了机器学习领域的Hello world——手写数字识别。

本文介绍了如何使用PyTorch框架搭建深度神经网络模型。实现模型的搭建、模型训练、测试、网络的复用等，并实现机器学习领域的Hello world——手写数字识别。重点关注PyTorch的实现方式。

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