matlab练习程序（神经网络识别mnist手写数据集）
记得上次练习了神经网络分类，不过当时应该有些地方写的还是不对。
这次用神经网络识别mnist手写数据集，主要参考了深度学习工具包的一些代码。
mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素，标签有60000个。
测试数据一共有28*28*10000个，标签10000个。
这里神经网络输入层是784个像素，用了100个隐含层，最终10个输出结果。
arc代表的是神经网络结构，可以增加隐含层，不过我试了没太大效果，毕竟梯度消失。
因为是最普通的神经网络，最终识别错误率大概在5%左右。
迭代曲线：
代码如下：
clear all; close all; clc; load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x = double(test_x) / 255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); mu=mean(train_x);