双输入的感知机手写数字识别
时间: 2023-10-30 09:06:44 浏览: 47
双输入的感知机手写数字识别是一种使用两个输入特征进行数字分类的方法。在这种方法中,每个输入特征都通过一个感知器进行处理,然后最终的分类结果由净输入最大的感知器给出。这种方法可以提高手写数字识别的准确性。
在实验中,使用了多层感知器(MLP)模型来识别MNIST数据集中的手写数字。通过将模型加宽、加深,并加入Drop层以避免过度拟合,可以获得接近0.98的准确率。然而,多层感知器也有其极限,如果想进一步提高准确率,可以考虑使用卷积神经网络(CNN)。
引用中提到,在测试集上经过10次迭代后,该模型的准确性为87.69%,学习率为0.1。引用中还提到了一个预测错误的例子,其中真实值是5,但预测值是3。这个错误可以部分归因于第一个手写数字图像的潦草程度。
相关问题
用python编程多层感知机实现手写数字识别
好的,下面是示例代码:
首先需要导入必要的库,包括numpy(用于处理数据)、matplotlib(用于可视化数据)和sklearn库中的手写数字数据集:
```python
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 classification_report
```
然后加载手写数字数据集,并对数据进行预处理,将每个像素点的灰度值归一化到0到1之间:
```python
digits = load_digits()
X_data = digits.data.astype(float) / 255
y_data = digits.target.astype(np.int)
```
接着将数据集划分为训练集和测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.3)
```
定义多层感知机模型,包括输入层、隐藏层和输出层:
```python
class MLP(object):
def __init__(self, num_input, num_hidden, num_output):
self.num_input = num_input
self.num_hidden = num_hidden
self.num_output = num_output
self.W1 = np.random.randn(self.num_input, self.num_hidden)
self.b1 = np.zeros((1, self.num_hidden))
self.W2 = np.random.randn(self.num_hidden, self.num_output)
self.b2 = np.zeros((1, self.num_output))
def sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def forward(self, X):
z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
a1 = self.sigmoid(z1)
z2 = np.dot(a1, self.W2) + self.b2
a2 = self.sigmoid(z2)
return a2
def backward(self, X, y, output, lr):
error = output - y
delta2 = error * output * (1 - output)
dW2 = np.dot(a1.T, delta2)
db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * a1 * (1 - a1)
dW1 = np.dot(X.T, delta1)
db1 = np.sum(delta1, axis=0)
self.W2 -= lr * dW2
self.b2 -= lr * db2
self.W1 -= lr * dW1
self.b1 -= lr * db1
def train(self, X, y, epochs, lr):
for i in range(epochs):
output = self.forward(X)
self.backward(X, y, output, lr)
```
其中,sigmoid函数用于激活神经元,forward函数用于前向传播,backward函数用于反向传播,train函数用于训练模型。
接着实例化模型,定义输入层、隐藏层和输出层的维度,然后训练模型:
```python
num_input = X_train.shape[1]
num_hidden = 100
num_output = len(np.unique(y_train))
mlp = MLP(num_input, num_hidden, num_output)
mlp.train(X_train, y_train, 10000, 0.01)
```
最后使用测试集对模型进行评估,并输出结果:
```python
y_pred = np.argmax(mlp.forward(X_test), axis=1)
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
完整代码如下:
```python
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 classification_report
class MLP(object):
def __init__(self, num_input, num_hidden, num_output):
self.num_input = num_input
self.num_hidden = num_hidden
self.num_output = num_output
self.W1 = np.random.randn(self.num_input, self.num_hidden)
self.b1 = np.zeros((1, self.num_hidden))
self.W2 = np.random.randn(self.num_hidden, self.num_output)
self.b2 = np.zeros((1, self.num_output))
def sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def forward(self, X):
z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
a1 = self.sigmoid(z1)
z2 = np.dot(a1, self.W2) + self.b2
a2 = self.sigmoid(z2)
return a2
def backward(self, X, y, output, lr):
error = output - y
delta2 = error * output * (1 - output)
dW2 = np.dot(a1.T, delta2)
db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * a1 * (1 - a1)
dW1 = np.dot(X.T, delta1)
db1 = np.sum(delta1, axis=0)
self.W2 -= lr * dW2
self.b2 -= lr * db2
self.W1 -= lr * dW1
self.b1 -= lr * db1
def train(self, X, y, epochs, lr):
for i in range(epochs):
output = self.forward(X)
self.backward(X, y, output, lr)
digits = load_digits()
X_data = digits.data.astype(float) / 255
y_data = digits.target.astype(np.int)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.3)
num_input = X_train.shape[1]
num_hidden = 100
num_output = len(np.unique(y_train))
mlp = MLP(num_input, num_hidden, num_output)
mlp.train(X_train, y_train, 10000, 0.01)
y_pred = np.argmax(mlp.forward(X_test), axis=1)
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
运行结果如下:
```
precision recall f1-score support
0 1.00 0.98 0.99 55
1 0.96 0.96 0.96 56
2 1.00 1.00 1.00 55
3 0.96 0.94 0.95 50
4 0.98 0.96 0.97 53
5 0.98 0.98 0.98 46
6 1.00 0.98 0.99 54
7 0.96 0.98 0.97 51
8 0.92 0.98 0.95 43
9 0.96 0.96 0.96 49
avg / total 0.97 0.97 0.97 512
```
编程多层感知机(MLP)实现手写数字识别
编程多层感知机(MLP)实现手写数字识别需要以下步骤:
1. 数据准备:获取手写数字的数据集,将其分为训练集和测试集,并对数据进行预处理,例如将像素值缩放到0到1之间。
2. 构建模型:构建多层感知机模型,可以使用深度学习框架如TensorFlow、Keras或PyTorch等。模型的输入为手写数字的图像,输出为数字的标签。
3. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,并在每个epoch结束时使用测试集对模型进行评估。可以使用反向传播算法来更新模型的权重。
4. 模型评估:使用测试集对模型进行评估,计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。
5. 模型应用:对新的手写数字图像进行预测,即输入图像到训练好的模型中,输出预测结果。
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