基于多层感知机识别手写体MNIST

基于多层感知机的手写体MNIST识别是通过对MNIST数据集进行训练，使用三层的多层感知机模型进行图像识别。训练集包含了60000个28*28像素的手写数字图像，每个图像被展平为784维的向量作为输入层。隐藏层包含100个神经元，最后的输出层包含10个神经元，使用softmax函数进行归一化指数函数。

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mlp手写体数字识别mnist

MLP手写体数字识别MNIST是一种基于多层感知机（MLP）的图像分类算法，用于识别手写数字图像。MNIST数据集是一个常用的手写数字图像数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。MLP模型通过对这些图像进行训练，学习到了数字图像的特征，并能够对新的手写数字图像进行分类。除了MLP，还有其他的图像分类算法，如卷积神经网络（CNN）等。