使用R语言实现MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别是常见的机器学习任务之一。在R语言中，我们可以使用`keras`包来构建深度学习模型，实现MNIST手写数字识别。

首先，我们需要加载MNIST数据集：

library(keras)
mnist <- dataset_mnist()
x_train <- mnist$train$x
y_train <- mnist$train$y
x_test <- mnist$test$x
y_test <- mnist$test$y

接下来，我们需要将输入的图像数据预处理成神经网络能够处理的形式，这里我们将每个像素点的灰度值缩放到0到1之间：

x_train <- x_train / 255
x_test <- x_test / 255

接着，我们可以使用`keras`包中的函数来构建神经网络模型：

model <- keras_model_sequential() 
model %>% 
  layer_flatten(input_shape = c(28, 28)) %>% 
  layer_dense(units = 128, activation = 'relu') %>% 
  layer_dropout(rate = 0.2) %>% 
  layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')
summary(model)

这个模型包含一个输入层、一个全连接层、一个dropout层和一个输出层。

我们可以使用`compile()`函数来配置模型的优化器、损失函数和评估指标：

model %>% compile(
  optimizer = 'adam',
  loss = 'sparse_categorical_crossentropy',
  metrics = c('accuracy')
)

接下来，我们可以使用`fit()`函数来训练模型：

history <- model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 10,
  batch_size = 32,
  validation_split = 0.2
)

最后，我们可以使用`evaluate()`函数来评估模型在测试集上的表现：

model %>% evaluate(x_test, y_test)

完整代码如下：

library(keras)
mnist <- dataset_mnist()
x_train <- mnist$train$x
y_train <- mnist$train$y
x_test <- mnist$test$x
y_test <- mnist$test$y
x_train <- x_train / 255
x_test <- x_test / 255
model <- keras_model_sequential() 
model %>% 
  layer_flatten(input_shape = c(28, 28)) %>% 
  layer_dense(units = 128, activation = 'relu') %>% 
  layer_dropout(rate = 0.2) %>% 
  layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')
summary(model)
model %>% compile(
  optimizer = 'adam',
  loss = 'sparse_categorical_crossentropy',
  metrics = c('accuracy')
)
history <- model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 10,
  batch_size = 32,
  validation_split = 0.2
)
model %>% evaluate(x_test, y_test)