基于BP神经网络的手写数字识别算法 -- Matlab实现

基于BP神经网络的手写数字识别算法 – Matlab实现

在现今信息时代，数字化已经成为生活中不可或缺的一部分。在数字化的世界中，手写数字识别技术是一个十分重要的应用领域。而BP神经网络算法是一种被广泛应用于数字识别领域的模型，本文将介绍如何使用Matlab实现基于BP神经网络的手写数字识别算法。

首先，我们需要准备一个手写数字数据集。在本文中，我们使用MNIST数据集，该数据集包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28 * 28的灰度图像，用0~9的数字标记。

接下来，我们需要编写Matlab程序来实现BP神经网络的训练和测试过程。首先，我们需要对数据进行预处理，将28 * 28的图像转换为1 * 784的向量，并将标签转换为10维的独热编码向量。

然后，我们可以构建BP神经网络模型。在本文中，我们使用3层全连接网络，其中隐层包含100个神经元。我们使用交叉熵作为损失函数，使用反向传播算法进行梯度下降优化。

接下来，我们对模型进行训练。在每个训练周期中，我们随机选择一批数据进行训练，并计算损失函数和梯度。然后，我们使用梯度下降更新模型参数，直到损失函数收敛或达到指定的训练次数。

最后，我们对模型进行测试。对于每个测试样本，我们将其输入到训练好的模型中，并输出模型预测的标签。然后，我们将模型预测的标签与真实标签进行比