Bp神经网络实现手写体识别python

要实现手写体识别，可以使用Python中的Bp神经网络。以下是一个基本的Bp神经网络实现手写体识别的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score


class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size

        # 初始化权重
        self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_size))
        self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
        self.b2 = np.zeros((1, self.output_size))

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def sigmoid_derivative(self, x):
        return x * (1 - x)

    def forward(self, X):
        # 前向传播
        self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
        self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
        self.a2 = self.sigmoid(self.z2)
        return self.a2

    def backward(self, X, y, output):
        # 反向传播
        self.output_error = y - output
        self.output_delta = self.output_error * self.sigmoid_derivative(output)

        self.z1_error = self.output_delta.dot(self.W2.T)
        self.z1_delta = self.z1_error * self.sigmoid_derivative(self.a1)

        self.W1 += X.T.dot(self.z1_delta)
        self.b1 += np.sum(self.z1_delta, axis=0, keepdims=True)
        self.W2 += self.a1.T.dot(self.output_delta)
        self.b2 += np.sum(self.output_delta, axis=0)

    def train(self, X, y, epochs):
        for i in range(epochs):
            output = self.forward(X)
            self.backward(X, y, output)

    def predict(self, X):
        return np.argmax(self.forward(X), axis=1)


# 加载数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 数据预处理
X = X / X.max()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 初始化神经网络
nn = NeuralNetwork(X_train.shape[1], 128, 10)

# 训练神经网络
nn.train(X_train, np.eye(10)[y_train], 1000)

# 预测测试集
y_pred = nn.predict(X_test)

# 计算精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

在这个示例代码中，我们使用了Python中的numpy和sklearn库，其中：

- numpy：用于矩阵计算。
- sklearn.datasets：用于加载数据集。
- sklearn.model_selection：用于划分数据集。
- sklearn.metrics：用于计算精度。

我们首先加载手写数字数据集，并将其归一化。然后，我们使用train_test_split()函数将数据集划分成训练集和测试集。

接下来，我们定义了一个NeuralNetwork类，它包含三个函数：

- sigmoid()：sigmoid函数，用于激活神经元。
- sigmoid_derivative()：sigmoid函数的导数。
- train()：训练神经网络，使用反向传播算法更新权重。

最后，我们初始化神经网络、训练神经网络并预测测试集。我们使用accuracy_score()函数计算精度。

这个示例代码可以作为一个基本的Bp神经网络实现手写体识别的模板。你可以根据实际情况进行修改和调整。