MINIST数据集主要由一些手写数字的图片和对应标签组成，是常用的手写数字识别数据集，图片共有10类，分别对应从0~9；由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的手写灰度数字图片。原始的MNIST数据库包含下面4个文件:在python，可以通过如下方式调用该数据集。

MINIST数据集主要由一些手写数字的图片和对应标签组成，是常用的手写数字识别数据集，图片共有10类，分别对应从0~9；由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的手写灰度数字图片。原始的MNIST数据库包含下面4个文件:在python，可以通过如下方式调用该数据集。

MINIST数据集主要由一些手写数字的图片和对应标签组成，是常用的手写数字识别数据集，图片共有10类，分别对应从0~9；由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的手写灰度数字图片。原始的MNIST数据库包含下面4个文件:在python，可以通过如下方式调用该数据集。

u、y分别是网络的输入、输出向量，神经元用节点表示，网络由输入层、隐层和输出层节点组成，隐层可为一层也可为多层（上图为单隐层），前层至后层节点通过权连接，也称BP神经网络。多层前馈网络的反向传播（BP）学习算法，简称BP算法，是有导师的学习，是梯度下降法在多层前馈网络中的应用。② 反向传播是将误差（样本输出与网络输出之差）按原连接通路反向计算，由梯度下降法调整各层节点的权值和阈值，使误差减小。①

MINIST数据集主要由一些手写数字的图片和对应标签组成，是常用的手写数字识别数据集，图片共有10类，分别对应从0~9；由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的手写灰度数字图片。原始的MNIST数据库包含下面4个文件:在python，可以通过如下方式调用该数据集。