这篇教程中，我们要手写一个神经网络，其目的是识别 mnist 数字。在看这篇之前，我建议你把 逻辑回归 这篇弄懂。网络的结构如下图：
第零层是原始数据，784 个神经元，对应一张图的 784 个像素。第一层有 28 个神经元，每一个神经元对应一个抽象的「块」，比如「一个圆圈」、「左侧的一竖」、「右侧底部的一横」等等。第二层是结果，也即一张图像是 0, 1, 2, 3, … 9 …
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第零层是原始数据，784 个神经元，对应一张图的 784 个像素。第一层有 28 个神经元，每一个神经元对应一个抽象的「块」，比如「一个圆圈」、「左侧的一竖」、「右侧底部的一横」等等。第二层是结果，也即一张图像是 0, 1, 2, 3, … 9 …