5、神经网络入门：手写数字识别实战

神经网络入门：手写数字识别实战

1. 神经网络基础概念

神经网络（ANNs）的历史可以追溯到20世纪40年代初，其核心思想是借鉴神经科学，模拟大脑部分功能的算法。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。输入数据通过神经元在层间传递信息，当信号足够强时神经元被激活，数据最终到达输出层得到预测结果。将预测结果与预期输出对比计算误差，网络利用该误差学习并改进未来预测。

不过，虽然神经网络的架构类比大脑有一定帮助，但也不能过度强调，因为有时这种类比可能会产生误导。可以将神经网络看作是试图揭示生物体学习的指导原则，就像飞机利用空气动力学原理，但并不试图复制鸟类的飞行方式。

2. 简单用例：手写数字分类

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数字标签（0 - 9）。在进行实验前，需要先安装NumPy库，若使用pip，可在shell中运行 pip install numpy ；若使用Conda，可运行 conda install numpy 。

2.2 数据预处理

• One-hot编码 ：由于数据集中的标签是0到9的整数，使用one-hot编码将数字转换为长度为10的向量，除对应位置为1外，其余位置为0。例如，数字2的one-hot编码表示为 [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 。以下是实现one-hot编码的代码：