Implémentation "from scratch" d'un réseau de neurones profond (DNN) en utilisant numpy pour le calcul matriciel. Le modèle le plus performant est un réseau de taille 784 x 700 x 700 x 700 x 10 entraîné sur les 60 000 images de la base MNIST sur 3500 epochs.

Voir main.py pour un exemple d'utilisation.

Précision maximale atteinte : 98.32%