深度学习入门：从“流水线工人”到“变形金刚”的架构漫游指南

一、写在前面：一张图看懂全文

下面，我们按图索骥，把每一个"黑盒"拆成"乐高"。

二、前馈网络 FNN：最老实的流水线工人

1. 通俗比喻

把 784 个像素扔进一条只进不退 的流水线：

输入层 → 隐藏工人 → 输出成品。
没有回头路，所以叫"前馈"。

2. 专业公式（一行）

y = σ(Wx + b)

W：权重，工人手里的扳手
b：偏置，螺丝松紧的"出厂设置"
σ：激活函数，后文第三节送它 C 位出道

3. 代码实录（含碎碎念）

python 复制代码

class FNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)  # 扳手 1：784 → 128
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)   # 扳手 2：128 → 10

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))     # 给工人喝咖啡，提神（非线性）
        return self.fc2(x)              # 成品出库

三、反向传播：工人如何"背锅"与"改错"

1. 四步口诀

算损失（差评）
链式法则（逐级甩锅）
得梯度（责任报告）
优化器（扣工资 or 发奖金）

2. 公式（别怕，就两行）

ΔW = −η · ∂Loss/∂W

∂Loss/∂W = ∂Loss/∂y · ∂y/∂h · ∂h/∂W
翻译：损失对权重的偏导 = 一条"甩锅链"。

3. 代码仪式（缺一不可）

python 复制代码

optimizer.zero_grad()  # 先清空旧账
loss = criterion(out, label)
loss.backward()        # 反向甩锅
optimizer.step()       # 按梯度发奖金/扣工资

四、激活函数：给工人装一个"决策开关"

函数	公式	一句话点评	场景
Sigmoid	1/(1+e^(−x))	把输出压成概率，但两端"梯度消失"	二分类输出层
ReLU	max(0,x)	计算快、梯度硬，但负数"直接猝死"	隐藏层默认
LeakyReLU	max(0.01x,x)	给负数留口气，防止"神经元死亡"	深层网络急救

可视化一行命令
plt.plot(x, torch.relu(x), label='ReLU')

其余同理，图一贴，读者秒懂。

五、CNN：给流水线装上"放大镜"与"滑窗"

1. 通俗比喻

卷积核 = 放大镜，在图片上滑动扫描

参数共享 = 一把放大镜走遍全图，省钱又抗平移

2. 核心套路

Conv → ReLU → Pool → Flatten → FNN
翻译：提特征 → 激活 → 降采样 → 拉直 → 分类

3. 代码（注释比代码长）

python 复制代码

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3)  # 3通道→16核，核大小3×3
self.pool  = nn.MaxPool2d(2, 2)   # 2×2窗口， stride=2
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))  # 一步完成"卷+活+池"

六、RNN/LSTM：给工人加一块"记事板"

1. 通俗比喻

RNN：每来一个新词，先看上一秒的记事板 ，再写新的

LSTM：记事板升级三阀门------遗忘、输入、输出，长依赖不爆炸

2. 公式（只记一个）

ht = tanh(Whh·h(t−1) + Wxh·xt)
翻译：新记忆 = 旧记忆 + 新输入，过激活函数

3. 代码（PyTorch 一行切换）

python 复制代码

rnn  = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers)
lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)  # 多一个细胞状态 C

七、Transformer：扔掉记事板，全员开"圆桌会议"

1. 通俗比喻

不再挨个记，一句话所有人同时上桌投票

自注意力 = 给每个词发一张"谁对我最重要"的选票

2. 公式（只记骨架）

Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√dk)V
翻译：选票归一化后，按权重对信息加权求和

3. 代码（多头注意力，注释版）

python 复制代码

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, n_heads=8):
        super().__init__()
        self.d_k = d_model // n_heads
        self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.out = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, x):
        Q = self.W_q(x)  # 造查询
        K = self.W_k(x)  # 造键
        V = self.W_v(x)  # 造值
        # 分头、转置、缩放点积、softmax、加权求和
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
        attn = F.softmax(scores, dim=-1)
        out = torch.matmul(attn, V)
        return self.out(out)  # 合并头 + 线性输出

八、架构选型" cheat sheet "（收藏级）

模型	数据特点	核心杀器	美团实战举例
FNN	表格/结构化	简单暴力	用户评分预测
CNN	图像/网格	局部+共享	菜品图片识别
RNN/LSTM	时序/可变长	记忆板	未来1h订单预测
Transformer	长序列/全局依赖	圆桌投票	智能客服意图识别

九、彩蛋：如何继续" deepen learning "

把本文代码丢进 Colab，跑一次 MNIST 手写数字 → 成就感 +10086
把 ReLU 换成 LeakyReLU，观察验证集准确率 → 体会"调参玄学"
用 LSTM 预测股票（或外卖订单）→ 体验"序列魔法"
读原论文：LeNet-5 → AlexNet → ResNet → Transformer，一路打怪升级

十、结语

深度学习没有"黑魔法"，只有乐高积木 + 数学公式 + 大量数据 。

希望这篇"漫游指南"能让你在掘金、知乎、GitHub 上游刃有余地继续" deepen learning "。

愿你的 loss 一降再降，acc 一飞冲天！