学习神经网络的一点笔记
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原文中文，约3600字，阅读约需9分钟。
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内容提要
AI从20年前的概念发展到现在可以提高生产力的工具，作者自己动手实践，以手写数字识别为例，训练了一个简单的前馈神经网络，采用无环结构，采用监督学习，采用SGD方法，使用sigmoid函数，最终将代码提交到github。
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关键要点
- AI从20年前的概念发展到现在可以提高生产力的工具。
- 作者通过手写数字识别实践，训练了一个简单的前馈神经网络。
- 使用无环结构和监督学习，采用SGD方法和sigmoid函数。
- 手写数字识别是一个很好的学习神经网络的实践课题。
- 神经网络模拟大脑工作方式，通过简单信号传递实现信息处理。
- 训练神经网络的关键在于找到正确的网络结构和连接权重。
- 使用MNIST数据库进行训练，采用监督学习方法。
- backpropagation用于根据结果误差调整网络权重。
- sigmoid函数用于规范化信号，便于调整。
- 作者在实践中遇到bug并通过学习和调试解决。
- 代码已提交到GitHub供他人参考。
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