print("Accuracy:", accuracy) 二、BP神经网络应用实例——手写数字识别手写数字识别是机器学习领域中的一个经典问题,可以使用BP神经网络进行训练和分类。下面我们将使用MNIST数据集作为训练数据,并使用BP神经网络进行分类。 导入数据集首先需要从MNIST数据集中导入手写数字的图片和标签。MNIST数据集可以从互联网上下载或...
1.定义神经网络:定义输入层→定义隐藏层→定义输出层→找到权重和偏差→设置学习率→设置激活函数 2.定义训练网络:根据训练样本给出输出→根据输出结果,计算误差,根据误差反向更新隐藏层权重 3.定义查询网络:预测新样本的种类,即通过神经网络最终的输出值。 4.定义主函数:各层数据的输入→学习率的输入→生成神经网络...
前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。 BP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。 卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。 BP网络的标准学习算法-学习过程推导过程看...
2.神经的网络的训练 用matlab的rands函数来实现网络权值的初始化,网络结构为输入层35,隐藏层34,输出层10,学习速率为0.1,隐藏层激励函数为sigmoid函数。随机抽取4500张图片提取特征后输入,按照公式计算隐含层和输出层输出,误差,更新网络权值。 3.神经网络的预测 训练好神经网络之后,用随机抽取的500个数字字符对网络进行...
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。
1 多一个隐藏层,识别率会提升吗? Python神经网络编程一书中,分别对比了: 不同学习率; 不同隐藏层结点数; 不同训练世代的模型学习效果; 没有对比更多隐藏层的模型。于是,我自己添加了一层隐藏层的代码,得出的训练结果如下: 可见多一层隐藏层,学习效果不但没有提高,反而下降了。