## 神经网络实战——我的第一个python实践项目

该教程介绍了如何利用MNIST手写数字数据集训练一个二层神经网络,实现汉字识别。作者通过Anacoda's Spyder进行开发,强调了变量命名、函数划分和调试的重要性。教程中提到,开发过程应分块验证,避免后期出现无用功,并建议在遇到困难时多思考和使用草稿纸。此外,作者还分享了从基础Python知识中学到的经验。

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教程来自于b站 https://space.bilibili.com/28496477/channel/detail?cid=75370
源码 https://download.youkuaiyun.com/download/FNAspectOL/15116657

目的是训练出一个可以实别汉字的分类系统,训练素材为通过“MNIST”手写数字集,系统的组成是二层神经网络

  1. 我开发用的Anacoda‘s Spyder 而作者用 jupyter notebook,看着着实奇怪
  2. 起变量名字着实重要 还有约定俗成的函数比如 init_parameters() 或者initParameters()
  3. 很重要的开发流程是将程序功能分成特定块,
    比如d_softmax(),完成一块需要验证一块是否有bug,以防之后做无用功
  4. 有时我函数写一半就忘了目的,惊叹作者思路竟然如此清晰,
    1. 多思考
    2. 也许需要一张草稿纸
  5. spyder是真香,查看变量、命令行调用函数等
  6. 学到很多基础的python知识
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