手書き文字認識
データはMNISTを使用
- テスト用のデータ（10000個）
  - t10k-images.idx3-ubyte：画像
  - t10k-labels.idx1-ubyte：ラベル
- 学習用のデータ（60000個）
  - train-images.idx3-ubyte：画像
  - train-labels.idx1-ubyte：ラベル
- データの中身を確認するスクリプト
  - https://github.com/kuredev/php-deep-learning-from-scratch/blob/master/3/test-mnist.php
3層のニューラルネットワーク
- 本のサンプルでは、重みやバイアス等はあらかじめ与えられていた（sample_weight.pkl）ため、引っこ抜いてテキストで保存してPHPから使った
- https://github.com/kuredev/php-deep-learning-from-scratch/tree/master/3/fixed
実装
- https://github.com/kuredev/php-deep-learning-from-scratch/tree/master/3
- コンソールの出力に判定した数値を出力される
- neural-network.php#38Lのfor文のところで、判定する数字の範囲を記載する（一気に10000件やったらログファイルでいっぱいになっちゃったので適当に調整した）
- あげてるスクリプトで判定すると正解率92.07%だった
- 本の通りだと93.52%になるらしいので、微妙に何かが違うのかもしれないけど、深追いはしていない