手写数字识别输出层主要代码

手写数字识别通常采用softmax作为输出层的激活函数。下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用Keras构建一个带有softmax输出层的神经网络：

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

# 定义一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加一个输入层和两个隐层
model.add(Dense(64, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))

# 添加一个输出层，采用softmax激活函数
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

在这个例子中，784是输入层的大小，因为我们的输入是28 x 28像素的图像，每个像素都是一个特征。10是输出层的大小，因为我们要分类10个不同的数字。softmax激活函数将输出层的结果转化为概率分布，使得每个类别的输出都在0到1之间，且所有输出之和为1。

相关问题

手写数字识别隐藏层构建的主要代码

以下是手写数字识别的隐藏层构建的主要代码：

import numpy as np

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate):
        self.input_nodes = input_nodes
        self.hidden_nodes = hidden_nodes
        self.output_nodes = output_nodes
        self.lr = learning_rate

        # 初始化权重，使用正态分布中心化的随机数
        self.weights_input_hidden = np.random.normal(0.0, self.hidden_nodes**-0.5, (self.hidden_nodes, self.input_nodes))
        self.weights_hidden_output = np.random.normal(0.0, self.output_nodes**-0.5, (self.output_nodes, self.hidden_nodes))

        # 初始化偏差
        self.bias_hidden = np.zeros((self.hidden_nodes, 1))
        self.bias_output = np.zeros((self.output_nodes, 1))

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

    def forward_pass(self, inputs):
        # 计算隐藏层的输入
        hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden, inputs) + self.bias_hidden
        # 计算隐藏层的输出
        hidden_outputs = self.sigmoid(hidden_inputs)

        # 计算输出层的输入
        final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output, hidden_outputs) + self.bias_output
        # 计算输出层的输出
        final_outputs = final_inputs

        return final_outputs, hidden_outputs

    def backward_pass(self, inputs, targets, final_outputs, hidden_outputs):
        # 计算输出层的误差
        output_errors = targets - final_outputs

        # 计算隐藏层的误差
        hidden_errors = np.dot(self.weights_hidden_output.T, output_errors) * hidden_outputs * (1 - hidden_outputs)

        # 更新输出层的权重和偏差
        self.weights_hidden_output += self.lr * np.dot(output_errors, hidden_outputs.T)
        self.bias_output += self.lr * output_errors

        # 更新隐藏层的权重和偏差
        self.weights_input_hidden += self.lr * np.dot(hidden_errors, inputs.T)
        self.bias_hidden += self.lr * hidden_errors

    def train(self, inputs, targets):
        final_outputs, hidden_outputs = self.forward_pass(inputs)
        self.backward_pass(inputs, targets, final_outputs, hidden_outputs)

这段代码实现了一个包含一个隐层的神经网络，它使用 sigmoid 激活函数和反向传播算法进行训练。其中，`weights_input_hidden` 和 `weights_hidden_output` 是输入层到隐层和隐层到输出层的权重矩阵，`bias_hidden` 和 `bias_output` 是隐层和输出层的偏差向量，`sigmoid` 函数是激活函数，`forward_pass` 函数实现了前向传播，`backward_pass` 函数实现了反向传播，`train` 函数用于训练网络。

输出一个手写数字识别Python代码

好的，以下是一个基于MNIST数据集的手写数字识别Python代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 定义模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

# 预测数字
predictions = model.predict(test_images)
print(np.argmax(predictions[0]))

# 显示数字图片
plt.imshow(test_images[0], cmap=plt.cm.binary)
plt.show()

这个代码会加载MNIST数据集，将训练图像和测试图像的像素值缩放到0和1之间，定义一个具有两个隐藏层的神经网络模型，使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行编译，训练5次，评估测试数据集上的准确性，并输出第一张测试图像的预测结果和图像本身。