【源码】基于Hexo的Python MNIST数据集处理与神经网络激活函数研究博客

项目简介

本项目是基于Hexo框架构建的博客系统，聚焦于运用Python处理MNIST数据集以及研究神经网络中的激活函数。用户能通过此博客了解MNIST数据集的下载、处理与加载方式，还可深入探究常见神经网络激活函数（如Sigmoid、ReLU和Softmax）的实现及其在神经网络中的作用。

项目的主要特性和功能

1. MNIST数据集处理
   • 具备MNIST数据集的下载、加载和处理功能。
   • 可将数据集转换为适合神经网络训练的格式。
2. 神经网络激活函数研究
   • 详细介绍阶跃函数（Step）、Sigmoid、ReLU和Softmax四种常见的神经网络激活函数。
   • 提供每种激活函数的实现代码及详细解释。
3. 激活函数在神经网络中的作用
   • 探讨激活函数在神经网络中增加非线性特性和解决梯度消失问题的作用。
   • 给出选择和使用合适激活函数的建议。

安装使用步骤

1. 复制或下载项目代码

/chuxuanqk_blog # 项目根目录 |-- App # 包含项目代码文件的目录 |-- Nerve_Net # 神经网络相关代码文件目录 |-- mnist.py # 处理MNIST数据集的代码文件 |-- Rc_MNIST.py # 神经网络激活函数的代码文件

2. 安装依赖库

确保Python环境安装了所需库，如numpy，使用以下命令安装： bash pip install numpy

3. 配置Hexo博客

1. 打开博客根目录下的_config.yml文件，修改最后一行配置： yaml deploy: type: git branch: master
2. 在博客根目录下右键打开Git Bash，安装Hexo扩展： bash npm i hexo-deployer-git

4. 写文章并发布

1. 在博客根目录下输入以下命令新建文章： bash hexo new post "article title"
2. 打开blog\source\_posts目录，编写Markdown文件。
3. 编写完成后，在根目录下依次输入以下命令生成静态网页并发布： bash hexo g # 生成静态网页 hexo s # 本地预览效果

5. 解决图片显示问题

1. 在_config.yml中将post_asset_folder选项设为true。
2. 安装插件hexo-image-link： bash npm install hexo-image-link --save
3. 若安装了hexo-asset-img插件，先卸载： bash npm uninstall --save hexo-asset-img
4. 配置Markdown编辑器Typora，确保插入图片时自动保存到与文件名同名的目录下，并使用相对路径引用图片。

若push操作没有出现输入密码选项，先输入以下命令： bash git config --system --unset credential.helper

下载地址

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