python手写数字识别dnn_深度学习(一）:Python神经网络——手写数字识别

最新推荐文章于 2023-03-03 22:43:36 发布

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#python手写数字识别dnn

本文介绍了使用Python实现手写数字识别的深度神经网络（DNN）。通过创建一个包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络，并使用sigmoid激活函数，对MNIST数据集进行训练。经过多次迭代，网络最终可以对手写数字进行识别。

1 importnumpy as np2 importscipy.special as ss3 importmatplotlib.pyplot as plt4 importimageio as im5 importglob as gl6

8 classNeuralNetwork:9 #initialise the network

10 def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):11 #set number of each layer

12 self.inodes =inputnodes13 self.hnodes =hiddennodes14 self.onodes =outputnodes15 self.wih = np.random.normal(0.0, pow(self.inodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))16 self.who = np.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))17 #learning rate

18 self.lr =learningrate19 #activation function is sigmoid

20 self.activation_function = lambdax: ss.expit(x)21 pass

23 #train the neural network

24 deftrain(self, inputs_list, targets_list):25 inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T26 targets = np.array(targets_list, ndmin=2).T27 hidden_inputs =np.dot(self.wih, inputs)28 hidden_outputs =self.a