目标: 使用神经网络进行数字识别

描述: 图像被标准化为8 x 13像素。每行中的每个黑色像素用1表示，每个白色像素用0表示。因此，每张图像被表示为如下所示的向量集合:

问题: 在神经网络中是否可以使用向量集合？如果不能，图像应该如何表示？

1. 将各行合并成一个1向量？
2. 将每行转换为其十进制格式。例如：第一行: 11111000 = 248 等。

回答：

通过简单地连接将它们合并成一个向量当然是可能的。事实上，你应该注意到，只要在训练和分类之间保持一致，任意重新排序数据并不会改变结果。

至于你的第二种方法，我认为（我真的不确定）这样可能会丢失一些信息。