手写数字识别BP神经网络

手写数字识别BP神经网络是一种应用最为广泛的神经网络，它是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。BP神经网络模型结构包括输入层、隐含层和输出层。在手写数字识别中，输入层接收手写数字的像素信息，隐含层和输出层则分别进行特征提取和分类。BP神经网络的训练过程主要分为信号的正向传播和误差反向传播两个过程。正向传播是指在样本数据输入后，计算输入层到隐含层，再到输出层的数据；误差反向传播就是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传，将误差分摊给各层的单元，再使用梯度下降法修正各单元的权值，使得最终输出结果和预期结果的误差最小。一般当网络输出的误差减少到可接受的程度或者进行到预先设定的学习次数时，训练结束。手写数字识别BP神经网络最主要的优点是具有极强的非线性映射能力，能够以任意精度逼近一个非线性函数，同时具有对外界刺激和输入信息进行联想记忆的能力。