Recognizing_Hand_Written_Digits_Using_Artificial_Neural_Networks

姓名：严·沙（Harsh M. Shah） ＃＃＃描述 ： 在这个项目中，我创建了一个人工神经网络来识别手写数字的图像。 神经网络是受大脑启发的机器学习工具。 我已经使用完全连接的层实现了一个简单的神经网络，并使用了反向传播算法进行了训练。 以下是我的程序的功能细目： •构造/初始化神经网络•阅读训练数据•使用训练数据来训练网络（如上所述） •读取测试数据•使用网络评估测试数据•输出包含测试数据预测的文本文件 请确保您的程序不需要花费大约5分钟的时间来执行所有这些任务。 ＃＃＃输入 ： 输入将是手写数字（0-9）的图像。 所有图像均为28x28，每个像素的灰度值介于0-255之间。 图像全部存储在单个二进制文件中。 标签将是一个整数列表，代表图像中显示的数字。 标签全部存储在单独的二进制文件中。 这两个文件均以一些元数据整数值（图像数，行/列数等）开头。 ＃＃＃输出 ： 由网络确