Mnist手写数字识别进阶：多层神经网络应用
在上个实例当中，实现了单个神经元模型来识别手写数字，对于单个神经元模型，首先是输入数据，然后根据对应的权重进行求和，再通过一个激活函数即可得到最终的结果。目录一、单个神经元模型回顾二、全连接单隐含层神经网络1、载入数据2、构建输入层3、构建隐藏层（新）4、构建输出层5、训练模型6、模型应用一、单个神经元模型回顾就如下图所示，就是单个神经元实现的，而我们将一个求和和激活函数这个整体看作是一个神经元，而多层神经网络无非就是多加几个神经元。关于激活函数，常见的有以下几种：但是从上次的训练结果来看，正
