【源码】基于Python的MNIST手写数字识别神经网络系统

项目简介

本项目借助Python构建了MNIST手写数字识别神经网络系统，通过神经网络对MNIST数据集进行训练，达成手写数字的精准识别。

项目的主要特性和功能

1. 神经网络构建：利用nn类构建含输入层、隐藏层和输出层的神经网络模型。
2. 数据处理：通过load_data函数加载MNIST数据集，进行数据归一化与标签的one-hot编码等预处理。
3. 训练过程：使用train函数开展神经网络训练，包含前向传播、损失计算、反向传播和权重更新等步骤。
4. 测试和精度计算：通过test函数测试训练好的模型，计算精度和测试损失。
5. 参数调整：可调整学习率、隐藏层大小、正则化强度等参数以寻最优模型。
6. 权重保存与加载：用store_values函数将训练好的权重保存到文件，便于后续使用。

安装使用步骤

1. 已下载项目的源码文件。
2. 确保环境中安装了必要的库，如numpy等。
3. 运行param.py文件，进行神经网络的参数调整、模型训练并保存最优的模型参数。
4. 运行model_train.py文件，加载最优参数，进行模型的训练。
5. 运行load_model.py文件，加载训练好的模型，进行测试并输出分类精度。

注意：本项目基于Python编写，需Python环境及相关库支持。运行前请确保已正确安装所有必要的依赖库，且由于训练过程可能耗时较长，请确保计算机有足够的计算资源和时间完成训练。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】