Математика помогает в программировании алгоритмов распознавания рукописных цифр, в частности, в описании работы нейронных сетей. 1

Некоторые аспекты, как математика применяется в этом процессе:

• Представление соединений нейросети. 1 Все активации первого слоя объединяют в вектор-столбец, а все веса — в матрицу. 1 Каждая строка матрицы описывает соединения между нейронами одного слоя с конкретным нейроном следующего. 1
• Вычисление взвешенных сумм активаций. 1 Умножение матрицы на вектор даёт вектор, соответствующий взвешенным суммам активаций первого слоя. 1
• Масштабирование интервалов значений. 1 Для этого используют функцию сигмоиды. 1 В результате получается столбец соответствующих активаций. 1

Также математика позволяет автоматически строить правила распознавания рукописных цифр на основе обучающих примеров. 4 Чем больше таких примеров, тем больше сеть узнаёт о рукописных цифрах и тем выше её точность. 4

Таким образом, математика обеспечивает компактное представление процессов, упрощает и ускоряет разработку программного кода для распознавания рукописных цифр. 1