bp神经网络minst分类

MNIST数据集是一个手写数字图像数据集，其中包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个图像都是28x28像素，并且灰度级别为0到255。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，可以用于分类问题。

以下是使用Python和TensorFlow实现BP神经网络对MNIST数据集进行分类的简要步骤：

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

2. 加载MNIST数据集

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

3. 定义输入和输出占位符

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

4. 定义权重和偏置变量

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

5. 定义模型

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

6. 定义损失函数

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

7. 定义优化器

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

8. 训练模型

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

for _ in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

9. 测试模型

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

完整代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义权重和偏置变量
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 定义模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 定义优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 训练模型
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

for _ in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 测试模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

执行上述代码，即可实现BP神经网络对MNIST数据集的分类。