神经网络结构
一、定义：
说明：
网络中最左边的一层称为输入层，其中的神经元称为输入层，其中的神经元称为输入神经元。最右边的一层称为输出层，其中的神经元称为输出神经元。其中中间的层称为隐层。
前馈神经网络：把上一层的输出作为下一层的输入的神经网络。
二、用简单的神经网络识别手写数字：
识别问题可以分解为两个小问题：
1、首先我们要能找到一种方法能够将一张包含若干数字的图像分割为若干小图片，使得其中每个图片只包含一个数字。
因为主要问题在识别数字上，所以主要讨论如何识别数字。图像分割可以用一个数字分类器对每一个切片打分，如果数字分类器对每个片段的置信度都比较高，那么这个分割方式就能得到较高得分。
2、如何分类每个单独的手写数字。
为了识别数字，我们使用一个三层网络：
由于示例给的训练数据是一堆28乘28的位图，所以一共由784个输入神经元。输入的是每个像素点的灰度值。