神经网络模型不能直接求参数，主要是因为以下几个原因：
1. 非线性特性：神经网络通常包含非线性激活函数（如Sigmoid、ReLU等），这使得模型具有强大的非线性映射能力。由于非线性，参数的求解变得复杂，无法通过简单的线性方程求解。
2. 高维空间：神经网络包含大量参数，特别是在深度网络中，参数数量可能达到百万甚至亿级别。在高维空间中，参数的求解变得非常困难，且容易陷入局部最优。
3. 优化问题：神经网络参数的优化是一个典型的非凸优化问题。这意味着存在多个局部最优解，且没有全局最优解。优化算法（如梯度下降）容易陷入局部最优，导致无法找到全局最优解。
4. 计算复杂度：直接求解神经网络参数需要计算大量的梯度信息，这在实际应用中非常耗时。因此，通常采用迭代优化算法（如梯度下降、Adam等）来近似求解参数。
5. 数据依赖：神经网络参数的求解依赖于训练数据。在训练过程中，参数会根据数据不断调整，以最小化损失函数。因此，无法直接求解参数，而是通过训练过程来近似求解。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种优化算法和技巧，如：
随机梯度下降（SGD）：通过随机选择样本计算梯度，降低计算复杂度。
Adam优化器：结合了动量和自适应学习率，提高收敛速度和精度。
批量归一化（Batch Normalization）：加速训练过程，提高模型稳定性。
正则化技术：如L1、L2正则化，防止过拟合。
神经网络参数的求解是一个复杂的问题，需要借助优化算法和技巧来近似求解。
