5、神经网络入门：手写数字识别实践

神经网络入门：手写数字识别实践

1. 神经网络基础概念

神经网络是受神经科学启发而产生的一类算法，其核心思想是模仿大脑部分功能的工作方式。在神经网络中，神经元是基本组成单元，它们形成层，层与层之间以特定方式连接构成网络。当输入数据进入网络后，神经元通过连接逐层传递信息，若信号强度足够，神经元就会被激活。数据在网络中不断传播，直至到达输出层，从而得到预测结果。将预测结果与预期输出进行比较，可计算预测误差，网络利用该误差进行学习和改进未来的预测。

不过，我们不应过度强调神经网络与大脑结构的类比，而应将其视为探索生物学习指导原则的工具，就像飞机利用空气动力学原理，但并非简单模仿鸟类。

2. 手写数字分类用例

2.1 MNIST数据集

MNIST数据集包含60,000张28×28像素的手写数字图像，每个图像都标注了对应的真实数字（0 - 9）。在处理该数据集前，需先安装NumPy库，若使用pip，可在shell中运行 pip install numpy ；若使用Conda，则运行 conda install numpy 。

2.2 数据预处理

2.2.1 独热编码

由于数据集中的标签是0 - 9的整数，我们使用独热编码将其转换为长度为10的向量。例如，数字1转换为向量 [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 。以下是实现独热编码的代码：

import six.moves.cPickl