基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識(shí)別分類器設(shè)計(jì)
資料介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲(chǔ)以及良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為有史以來發(fā)明的最美麗的編程范式之一。在傳統(tǒng)的編程中,我們告訴計(jì)算機(jī)做什么,怎么做,將大問題分成很多小問題逐一解決。但是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),我們不需要告訴計(jì)算機(jī)該怎么做,它會(huì)自己從觀測到的數(shù)據(jù)中獲悉,自己找出問題的解決辦法。在這其中,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用最為廣泛,但是在實(shí)際應(yīng)用該算法的時(shí)候發(fā)現(xiàn)該算法也存在很多的不足之處,訓(xùn)練速度慢,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練失敗可能性大,訓(xùn)練結(jié)果局部收斂等。文中通過改進(jìn)型的BP算法,提高學(xué)習(xí)速率,改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性能,并用改進(jìn)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別MNIST 數(shù)據(jù)集,結(jié)果顯示識(shí)別效果顯著提升。
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