神经网络对手写字符识别

神经网络对手写字符识别是一种常见的应用。下面是一个简单的神经网络对手写数字进行识别的例子：

1. 数据准备

首先，我们需要准备手写数字的数据集。MNIST数据集是一个常用的手写数字数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。可以使用Keras库中的mnist.load_data()函数来加载MNIST数据集。

2. 神经网络模型

我们可以使用Keras库来构建神经网络模型。下面是一个简单的神经网络模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=15, activation='sigmoid', input_dim=784))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

这个神经网络模型包含了一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。输入层有784个神经元，对应于手写数字的像素点。隐藏层有15个神经元，输出层有10个神经元，分别对应于数字0~9。我们使用sigmoid激活函数作为隐藏层的激活函数，使用softmax激活函数作为输出层的激活函数。我们使用交叉熵作为损失函数，使用随机梯度下降法作为优化器。

3. 训练模型

我们可以使用Keras库中的fit()函数来训练模型。下面是一个简单的训练模型的例子：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

我们首先加载MNIST数据集，并将输入数据进行预处理。我们将输入数据从二维数组转换为一维数组，并将数据类型转换为float32。我们还将输入数据进行归一化处理，将像素值缩放到0~1之间。我们使用to_categorical()函数将标签数据进行one-hot编码。最后，我们使用fit()函数来训练模型，训练5个epochs，每个batch包含32个样本。

4. 测试模型

我们可以使用Keras库中的evaluate()函数来测试模型。下面是一个简单的测试模型的例子：

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

我们使用evaluate()函数来测试模型的性能，输出测试集的损失和准确率。