bp神经网络mnist 数据集

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于分类和回归问题。MNIST数据集是一个手写数字图像数据集，常用于测试机器学习算法的性能。下面是使用BP神经网络对MNIST数据集进行分类的步骤：

1. 导入必要的库和数据集

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

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

2. 定义输入和输出

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

3. 定义模型参数

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

4. 定义模型

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

5. 定义损失函数

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

6. 定义优化器

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

7. 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})

8. 评估模型

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}))

根据引用，使用BP神经网络对MNIST数据集进行分类的准确率只有96.8%，因此在引用中提到了使用多层卷积训练模型，可以实现更好的效果。根据引用，卷积神经网络可以提高识别的准确率。