零基础机器学习框架 - 神经网络识别手写字符！

一、问题描述

最近向大家介绍一种基于前馈型人工神经网络的手写字符识别方法。对于尚不熟悉神经网络基础知识的学习者而言，则可以选择阅读我的文章：从 0 开始机器学习- 深入浅出人工神经网络基础

我们的主要目标是基于一个经过预先训练的神经网络来识别这十种（即0至9）手写字符：

每个字符是一个 20 X 20 = 400 像素的图片：

OK！我们直接开始，先来看看我们用的神经网络的架构。

二、神经网络架构

在应用神经网络之前必须先估计参数...其中涉及到权重矩阵的计算。本文不做深入讲解相关细节，请关注后续关于反向传播算法的内容。

无论是训练还是预测的过程，在开始工作之前都需要明确了解使用的神经网络架构是什么样的？具体来说，在这个过程中我们需要知道输入输出层有多少个节点？有多少个