参考《Python神经网络编程》编写三层神经网络以实现 28 X 28 的手写数字识别，经训练后识别准确率可达95%以上。

代码不使用 tensorflow 或 pytorch 等神经网络库，采用手写 python 代码完成神经网络、前馈与反馈功能。

数据集使用 mnist 手写数字标准数据集。训练后可生成并输出神经网络权重图，便于复用。

训练完成后可对自制的 28 X 28 大小手写数字进行良好的识别。