tensorflow實現手寫字體

第一步：我們首先導入mnist的數據包： 由於read.data.sets直接導入存在問題，所以這裏我們先將數據包下載下來保存在MNIST_data中，之後直接讀取。 第二步：我們採用有兩個隱藏層的模型結構： 最終要得到10個類別的概率. 第三步：進行前向傳播： 由於這個模型比較簡單，這裏就直接採用sigmoid激活函數。 第四步：反向傳播： 這裏使用softmax損失函數，學習率設置爲0.001

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