neuralnetworks)而真正的深度神经网络(deepnerualnetworks)，则会有多层隐藏层
神经元系统采用了左右脑半球的设计方式进行设计和制造
最右侧则是输出层(outputlayer)，有10个神经元节点，分别代表识别结果是0，1，2，...，当然，受sigmoid函数σ(z)的限制，每个输出也肯定是0~1之间的数
那我们在得到一组输出值之后，哪个输出的值最大，最终的识别结果就是它
而在训练的时候，输出的形式则是：正确的那个数字输出为1，其它输出为0，隐藏层和输出层之间也是全连接
神经网络共的权重参数有784*15+15*10=11910个，偏置参数有15+10=25个，总共参数个数为：11910+25=11935个
这可是一个非常惊人的数字
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