神经网络在识别手写数字方向的应用

反向传播算法的原理:从最后一层网络的输出与实际结果的差异推导,根据每层网络与上一层网络结点之间的权重矩阵Theta_L计算每一层网络的误差值cost,然后求总误差最小的所有层级之间的Theta矩阵。实际使用的过程中,需要给定一个外部bias结点作为偏倚项,值永远为1,用来校正Theta。另外,还有正规化校正。这次我们要做的是利用神经网络当中的反向传播算法进行手写数字的图像识别。