PyTorch实现通过卷积神经网络对MNIST数据集的分类实例。
卷积神经网络(CNN)由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，同时也包括关联权重和池化层。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果，且考量的参数更少。
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。
