MNIST机器学习的原理：

　　通过一次次的 输入某张图片的像素值（用784维向量表示）以及这张图片对应的数字（用10维向量表示比如数字1用[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]表示），来优化10*784个W和10个b参数（通过交叉熵评估建立的模型）。

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