我刚开始学习神经网络，从Martin Gorner的一段视频中了解了这个主题的基本介绍（https://youtu.be/vq2nnJ4g6N0），大约在5:23（https://youtu.be/vq2nnJ4g6N0?t=3230）时，他提到图像将从28×28展平为1×784。这个步骤为什么是必要的？是因为要与X相乘（叉积）的权重（W）将是一个相同长度的单行向量吗？是为了叉积的需要，还是有其他原因？提前谢谢！

回答：

并不是那样的。目的纯粹是为了让新手更容易理解。向你展示的全连接神经网络是基础构建块。之后你会学到更高级的模式。

图像包含空间结构，因此更适合使用能够识别结构的架构，例如卷积神经网络（1, 2）。事实上，如果你继续观看讲座，你会发现正是如此。