T3: Implemente uma rede neural para reconhecer os digitos da MNIST

Implemente uma rede neural MLP utilizando PyTorch tensors que consiga reconhecer os dígitos da base de dados MNIST. A ideia é implementar das funções: foreward propagation, loss, backward propagation e fazer um treinamento. O backward deve ser implementado de duas formas: uma implementando as expressões de cálculo dos gradiente ou utilizando autograd. No treinamento implemente: batch, mini-batch e estocástico.

Para facilitar a avaliação do trabalho por favor, meça e imprima:

• o tempo de treinamento
• o tempo de fazer a predição de todo conjunto de teste
• o valor da taxa de erro (calculada como o número de todas as previsões incorretas dividido pelo número total do conjunto de dados. A melhor taxa de erro é 0, enquanto a pior é 1.)
• a matrix de confusão

PS-A rede neural deve ser programada por você, mas se quiser, você pode utilizar bibliotecas auxiliares do tipo sklearn.metrics para ler o dado e mostrar as métricas de resultado.