【源码】基于Python的神经网络手写数字识别系统

项目简介

本项目运用Python构建三层神经网络，通过数据处理、梯度下降法进行参数优化，实现对手写数字数据的识别和预测。

项目的主要特性和功能

1. 能导入MATLAB格式的手写数字数据并进行预处理，包括标签转换。
2. 采用三层神经网络结构，含输入层、隐藏层和输出层。
3. 利用梯度下降法优化神经网络权重参数，以降低成本函数。
4. 用训练好的模型对手写数字进行识别和预测，计算准确率。
5. 可展示部分手写数字图像，方便观察和验证识别结果。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python环境，并导入numpy、scipy等必要的库。

下载源码

下载本项目源码文件，解压后放置到合适位置。

运行项目

找到“handwritten digit”文件夹下的“main.py”文件（项目入口文件），运行该文件，程序会自动进行数据处理、神经网络训练、参数优化和结果展示等操作。

查看结果

程序运行结束后，查看输出结果，包含训练过程中的成本函数值、准确率等。

注意事项

1. 项目依赖“tools.py”文件中的外部工具函数，需确保该文件与“main.py”在同一目录下。
2. 数据文件为MATLAB格式，要保证能正确读取。
3. 项目功能依赖Python的numpy和scipy库，需确保已正确安装。

下载地址

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