1.5　基于Keras和MNIST的手写数字识别

数字识别器的一个典型的神经网络有784个输入像素连接到隐含层1000个神经元，然后这些神经元又连接到10个输出目标（每个数字是1个输出目标）。每个层都与上面一层全连接。该网络的图形表示见图1-7。其中x是输入，h是隐含层神经元，y是输出类变量。

这里将构建一个神经网络，可以识别0～9的手写数字。

我们正在构建的神经网络类型适用于许多实际应用程序，如电话号码识别和按地址对邮件进行排序。要构建这个网络，将使用MNIST数据集。

如以下代码所示，我们首先导入所需要的模块，然后加载数据，最后构建网络：

图1-7　典型的数字识别器神经网络