handwritten digits classification using nn

手写数字分类是一种利用神经网络（NN）方法的图像识别任务。在这种任务中，我们的目标是对手写数字图像进行分类，将其识别为0到9之间的具体数字。

通过使用神经网络，我们可以训练一个模型来学习特定类型的图像，并将其与其他类型的图像进行区分。神经网络是一种由多个神经元组成的网络，每个神经元都有一个权重和一个激活函数。通过不断调整神经元的权重，模型可以学习到不同特征之间的关联性，从而对新的图像进行分类。

在手写数字分类任务中，我们需要用大量的手写数字图像作为训练数据来训练神经网络模型。这些图像通常都是灰度图像，每个图像都包含一个手写数字。我们需要将这些图像转换成数字矩阵，然后将其输入到神经网络中。

训练神经网络模型的过程是一个迭代的过程。在每一轮迭代中，我们通过将训练数据输入到网络中来计算预测结果，并计算预测结果与真实标签之间的误差。然后，根据误差来更新神经元的权重，使得下一轮的预测结果更加准确。

通过不断迭代训练，我们可以逐渐提高模型对手写数字的分类准确率。一旦训练完成，我们就可以使用这个模型来对新的手写数字图像进行分类，从而实现自动识别手写数字的功能。

总而言之，通过使用神经网络方法，我们可以实现手写数字图像的分类任务。这种方法可以通过训练神经网络模型来学习手写数字的特征，并将其与其他类型的图像进行区分，从而实现自动识别手写数字的功能。