Python实现最简单的神经网络（数字识别）
项目简介
本项目提供了一个使用Python实现的最简单的神经网络，用于手写数字识别。该项目基于Python编程语言，通过构建一个两层的神经网络模型，实现了对手写数字的识别功能。
项目特点
- 简单易懂：项目代码结构清晰，注释详细，适合初学者学习和理解神经网络的基本原理。
- 实用性强：通过实际的手写数字识别任务，展示了神经网络在实际应用中的潜力。
- 资源丰富：项目提供了完整的代码实现，以及相关的测试数据集，方便用户进行实验和验证。
使用方法
- 环境准备：确保你的Python环境已经安装了必要的库，如NumPy、SciPy和Matplotlib。
- 下载代码：从本仓库下载项目代码。
- 运行代码：按照代码中的注释，逐步运行各个模块，观察神经网络的训练和识别过程。
- 测试数据：使用提供的测试数据集，验证神经网络的识别准确率。
参考资料
- 项目参考了书籍《Python神经网络编程》，该书详细介绍了神经网络的基本原理和实现方法。
- 项目代码中包含了详细的注释，帮助理解每一行代码的作用和意义。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，如果你有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。