层神经网络,自定义输入节点 隐藏层 输出节点的个数,使用sigmoid函数作为激活函数,梯度下降法进行权重的优化。 使用MNIST数据集,进行手写数字识别 代码实现了手写数字的识别,可以在此基础上,进行改进研究,比如调节学习率 初始化权重的方式,激活函数等变化时对结果的影响。 ...
2018-12-30 17:04 0 943 推荐指数:
1、知识点 2、代码 3、发展历程 4、卷积与池化输出矩阵维度计算公式 5、损失计算-交叉熵损失公式 6、 ...
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.导入MNIST数据集 直接使用fetch_mldata会报错,错误信息是python3.7把fetch_mldata方法移除了,所以需要单独下载数据集从这个网站上下载数据集: https ...
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 ...
神经网络实现手写识别 任务介绍 手写数字识别是一个多分类问题,共有10个分类,每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。例如下面这三张图片的标签分别是0,1,2。 任务:利用sklearn来训练一个简单的全连接神经网络,即多层感知机(Multilayer perceptron ...