1阅读相关网络资源熟悉MNIST数据集、预处理流程、掌握人工神经网络的程序框架。httpsblogcsdnnetchook_you_too_barticledetails123030895httpswww92pythoncomview391htmlhttpswwwbilibilicomreadcv40183542构建单隐层的神经网络实现MNIST数据集的分类任务。配置不同隐层结点数量、不同学习率、

3.使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，构建多层神经网络，实现MNIST数据集的分类任务。对比单隐层网络的表现，观察不同深度、不同激活函数、不同优化器等网络参数对分类准确率的影响。

4.尝试使用卷积神经网络（CNN）对MNIST数据集进行分类。构建不同深度、不同卷积核数量、不同池化方式等网络参数的CNN模型，观察分类准确率的变化。

5.使用迁移学习的思想，将已经训练好的模型（如VGG、ResNet等）应用于MNIST数据集的分类任务。比较使用迁移学习与从零开始训练的模型在分类准确率和训练时间上的差异。

6.尝试使用生成对抗网络（GAN）生成MNIST数据集中的手写数字图像。构建不同深度、不同损失函数、不同优化器等网络参数的GAN模型，观察生成图像的质量和多样性。

7.使用深度强化学习的方法，训练智能体在MNIST数据集上进行手写数字的识别。构建不同深度、不同策略网络、不同奖励函数等网络参数的强化学习模型，观察智能体在不同情况下的学习效果和表现。