【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络

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要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（如梯度下降的优化器）。

不过，为了给你一个概念上的示例，我将展示如何使用NumPy来构建神经网络的基本结构，但请注意，由于篇幅和复杂性的限制，这里不会包括数据加载、完整的反向传播和训练循环。

首先，你需要安装NumPy库（如果你还没有安装的话）：

pip install numpy

接下来是一个简化的神经网络模型框架，它不包括数据加载和训练逻辑：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x