为了设计一个神经网络用来识别手写数字，我们需要遵循以下步骤：

1. 数据预处理：首先，您需要收集并处理数据集，例如著名的 MNIST 数据库，其中包含 70,000 个手写数字图像。这些图像需要被归一化和标准化，使它们都具有相同的尺寸和灰度范围。

2. 构建神经网络结构：接下来，您需要建立一个神经网络结构。对于手写数字识别，一个典型的结构可能包括 输入层、两个隐藏层和一个输出层。输入层具有与图像像素数相同的神经元数（例如，对于 28x28 的 MNIST 图像，输入层应有 784 个神经元），并将图像数据馈送到网络。隐藏层具有较少的神经元数量（例如 256 和 128），并通过激活函数（例如ReLU或Sigmoid）来应用非线性。输出层有 10 个神经元，每个神经元都代表一个数字（0-9）。

3. 训练神经网络：然后，您需要使用训练数据来训练神经网络。这可以通过多次前向传播和反向传播来实现。前向传播是指将输入数据馈送到网络中，并计算每一层的输出。然后，通过计算输出层的预测值与实际标签之间的误差来计算损失函数。反向传播是指将该误差沿着网络传播回去，来更新网络中每个神经元的权重和偏差，以减小损失。

4. 评估模型性能：训练完成后，您需要使用验证数据集来评估模型的性能。这
设计一个神经网络来识别手写数字。