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 ...
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 个分类,每个手写数字图像的类别标签是 中的其中一个数。例如下面这三张图片的标签分别是 , , 。 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,MLP 用于识别数据集DBRHD的手写数字。 MLP的输入 DBRHD数据集的每个图片是一个由 或 组成的 X 的文本矩 ...
2021-10-26 22:03 0 122 推荐指数:
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 ...
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 ...
一.BP神经网络原理及结构 本片博客偏向于BP神经网络的MATLAB程序实现讲解,详细原理请参考:http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html 1.神经元 神经 ...
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 ...
一 感知器 感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型, ...
环境: pytorch1.1 cuda9.0 ubuntu16.04 该网络有3层,第一层input layer,有784个神经元(MNIST数据集是28*28的单通道图片,故有784个神经元)。第二层为hidden_layer,设置为500个神经元。最后一层是输出层,有10个神经元(10 ...