实现 PyTorch 到 MindSpore 的模型迁移

[Copilot]

该 PR 实现了一个新的子项目，用于展示如何将基于 PyTorch 的神经网络模型迁移到基于 MindSpore 的实现。

主要变更

• 创建了新的子项目目录 research/model_migration
• 用 PyTorch 实现了一个简单的多层感知机 (MLP) 模型
• 将相同的模型架构迁移到 MindSpore 框架
• 添加了详细的 README 文档，包括：
  • 模型架构说明
  • 应用场景介绍
  • 两个框架之间的迁移细节
  • 使用说明和示例代码
• 更新主 README 以包含新的子项目

技术细节

该项目中实现的 MLP 模型具有两个隐藏层（128 和 64 个神经元）和 ReLU 激活函数，适用于基础分类任务如 MNIST 手写数字识别。项目特别关注 PyTorch 和 MindSpore 在以下方面的差异：

• 模型定义（nn.Module vs nn.Cell）
• 模型层命名（Linear vs Dense）
• 前向传播方法（forward vs construct）
• 执行模式和训练流程

迁移后的两个模型保持了完全相同的架构和功能，确保了性能的可比性。

Fixes #6.

Warning

Firewall rules blocked me from connecting to one or more addresses

I tried to connect to the following addresses, but was blocked by firewall rules:

• cdn.fwupd.org
  • Triggering command: /usr/bin/fwupdmgr refresh (dns block)

If you need me to access, download, or install something from one of these locations, you can either:

• Configure Actions setup steps to set up my environment, which run before the firewall is enabled
• Add the appropriate URLs or hosts to my firewall allow list

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💡 You can make Copilot smarter by setting up custom instructions, customizing its development environment and configuring Model Context Protocol (MCP) servers. Learn more Copilot coding agent tips in the docs.