BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象，有句老话叫“出来混总是要还的”，大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力，因此作为代价上帝让它“黑盒”化了。作为一种general purpose的学**算法，如果你实在不想去理会 ...

1实验环境 实验环境：CPU i7-3770@3.40GHz，内存8G，windows10 64位操作系统 实现语言：python 实验数据：Mnist数据集 程序使用的数据库是mnist手写数字数据库，数据库有两个版本，一个是别人做好的.mat格式，训练数据有60000条，每条是一个 ...

　　最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络，BP的推导到处都是，但是一动手才知道，会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码，可惜或多或少都有各种问题，在下手写了一份，连带着一些关于性能的分析也写在下面，希望对大家有所帮助。 加一些简单的说明 ...

本文将用Numpy实现简单BP神经网络完成对手写数字图片的识别，数据集为42000张带标签的28x28像素手写数字图像（提取图片像素特征数据以csv文件保存）。在程序完成对手写数字图片的识别过程中，代表图片的28x28=764个像素的特征数据值将会被作为神经网络的输入，经过网络的正向 ...

看了几天的BP神经网络，总算是对它有一点点的理解了。今天就用python搭建了一个模型来实现手写数字的识别。 一、BP神经网络简介 BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的一种神经网络。BP神经网络算法的基本思想是学习过程 ...

一：人工神经网络 人类之所以能够思考，学习，判断，大部分都要归功于人脑中复杂的神经网络。虽然现在人脑的机理还没有完全破译，但是人脑中神经元之间的连接，信息的传递都已为人所知晓。于是人们就想能否模拟人脑的功能用于解决其他问题，这就发展出人工神经网络。 人工神经网络 ...

导入依赖 下载数据集 mnist数据集是一个公共的手写数字数据集，一共有7W张28*28像素点的0-9手写数字图片和标签，其中有6W张是训练集，1W张是测试集。 其中，x_train为训练集特征，y_train为训练集标签，x_test为测试集特征 ...

1.1 感知器 感知器的输出为： wj为权重，表示相应输入对输出的重要性； threshold为阈值，决定神经元的输出为0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，称为感知器的偏置。 通过学习算法，能够自动调整人工神经元的权重和偏置。 1.2 ...