生成一个深度学习网络架构，以对给定的MNIST数据集进行数字识别。
以下是一个简单的深度学习网络架构，可用于MNIST数字识别任务： 

输入层 (28x28像素图像) -> 卷积层1 (32个过滤器，卷积核大小3x3) -> 激活函数(ReLu) -> 池化层1 (2x2, stride=2) -> 卷积层2 (64个过滤器，卷积核大小3x3) -> 激活函数(ReLu) -> 池化层2(2x2, stride=2) -> 全连接层1 (128个神经元) -> 激活函数(ReLu) -> Dropout(0.5) -> 输出层 (10个神经元, softmax)