利用BP神經網路實現手寫字元識別

阿新 • • 發佈：2019-02-14

利用python實現的BP神經網路，進行手寫字元識別，訓練與測試資料集為mnist，若實現UI介面需要安裝pyqt5。程式碼開源在個人的github：https://github.com/SpyderXu/BP_mnist_UI效果：

神經網路實現手寫字元識別系統一、課程介紹1. 課程來源課程內容在原文件基礎上做了稍許修改，增加了部分原理介紹，步驟的拆解分析及原始碼註釋。2. 內容簡介本課程最終將基於BP神經網路實現一個手寫字元識別系統，系統會在伺服器啟動時自動讀入訓練好的神經網路檔案，如果檔案不存在，則讀入

import tensorflow from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt # 普通的神經網路學習 # 學習訓練類 class No

機器學習演算法Python實現三、BP神經網路全部程式碼 1、神經網路model 先介紹個三層的神經網路，如下圖所示輸入層（input layer）有三個units（為

首先是讀取檔案，train-images-idx3-ubyte等四個檔案是mnist資料集裡的資料。放在MNIST資料夾裡。MNIST資料夾和這個.py檔案放在同一個資料夾裡。 import numpy as np import struct train_images

邏輯迴歸softmax神經網路實現手寫數字識別全過程 1 - 匯入模組 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from ld_mnist import load_digits

自動下載並轉化MNIST資料集格式到TF中 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #載入MNIST資料集，如果不存在，將自動在預設網址

文章主要參考https://blog.csdn.net/john_bian/article/details/79503572，原文是matlab版本的實現。在此基礎上，利用Python實現BP網路對函式的逼近。對於BP神經網路的基本原理以及推倒，這裡就不再贅述，可以查閱相

寫在前面：本實驗用到的圖片均來自google圖片，侵刪！實驗介紹用python手寫一個簡單bp神經網路，實現人臉的性別識別。由於本人的機器配置比較差，所以無法使用網上很紅的人臉大資料資料集（如lfw資料集等等），所以我從google圖片下載了一些

status ade 模式數學 malloc interact tutorials x模型項目模式識別領域應用機器學習的場景非常多，手寫識別就是其中一種，最簡單的數字識別是一個多類分類問題，我們借這個多類分類問題來介紹一下google最新開源的tensorflow框架

前言 \quad \qu

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ‘’‘可分別用這兩個函式建立卷積核(kernel)與偏置(bias)’’’ #返回一個給定形狀的變數，並自動以截斷正態分佈

一些程式碼解釋 python版本：3.6 梯度更新下面的程式碼是對輸出層和隱層的梯度計算，具體可參考周志華機器學習103頁梯度更新公式 for i in range(self.outputn):#計算輸出層的梯度 y=

# encoding: utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np from keras.datasets import mnist impor

直接先用前面設定的網路進行識別，即進行推理的過程，而先忽視學習的過程。推理的過程其實就是前向傳播的過程。深度學習也是分成兩步：學習 + 推理。學習就是訓練模型，更新引數；推理就是用學習到的引數來處理新的資料。 from keras.datasets.mnist impor

個人部落格文章連結：http://www.huqj.top/article?id=168 接著上一篇所說的 BP神經網路，現在用它來實現一個手寫體數字的識別程式，訓練素材來自吳恩達機器學習課程，我把打包好上傳到了網盤上： 1 2 連結：htt

Python_BP神經網路實現（向量化運算、鳶尾花分類測試）簡介人工神經網路模型種類很多，其中根據網路內資料流向進行分類可以分為前饋網路、反饋網路和自組織網路。通過對Andrew Ng的深度學習課程的學習，本文總結其中淺層神經網路一章的知識點

import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import time # 計算開始時間 start = time.clock()

圖片 clas 識別 fit ati ade loader test part import mnist_loader # Third-party libraries from sklearn import svm def svm_baseline():

承接前文，繼續。下面探討以tensorflow框架進行mnist資料集中的字元識別。（題外話：目前中文社群越來越健全和完善了，tensorflow的中文社群就很讓人滿意，今天的內容就是基於此的。http://www.tensorfly.cn/）在此t