全连接神经网络 python实现

神经网络解决手写数字识别问题

神经网络是深度学习的基础，其强大的拟合和学习能力，让其在图像识别，人工智能方面表现十分出众，这里不介绍神经网络的原理结构，(这一部分在网上非常多)，这里给出笔者利用纯python写的神经网络代码，实现了对sklearn库中的digits数据集的识别，准确率在93%以上

代码如下，详细见代码注释

import numpy as np
#激活函数tanh
def tanh(x):
    return np.tanh(x)
#tanh的导函数，为反向传播做准备
def tanh_deriv(x):
    return 1-np.tanh(x)*np.tanh(x)
#激活函数逻辑斯底回归函数
def logistic(x):
    return 1/(1+np.exp(-x))
#激活函数logistic导函数
def logistic_deriv(x):
    return logistic(x)*(1-logistic(x))
#神经网络类
class NeuralNetwork:
    def __init__(self,layers,activation='tanh'):
    #根据激活函数不同，设置不同的