用python语言实现深度神经网络识别mnist手写数字集,需要3层隐藏层,并通过struct读取数据集

时间: 2024-05-23 20:09:23 浏览: 16
好的,您可以使用Python中的TensorFlow或PyTorch框架实现深度神经网络识别mnist手写数字集,需要定义包含三个隐藏层的神经网络模型。使用struct模块读取数据集,然后对数据进行预处理,将它们变成神经网络可以接受的格式。在训练过程中,您可以选择使用不同的优化器和损失函数,以提高模型的准确度。
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编写代码,用python语言实现深度神经网络识别mnist手写数字集,需要3层隐藏层,并通过struct读取数据集,不使用TensorFlow或PyTorch框架

非常感谢您的提问。以下是实现您所描述的任务的代码: ```python import struct import numpy as np # 读取MNIST数据集 def load_mnist_data(path): with open(path, 'rb') as file: # 读取文件头部信息,魔数和数据集/标签数目 magic, num = struct.unpack(">II", file.read(8)) # 读取每个数据集/标签的行列数 rows, cols = struct.unpack(">II", file.read(8)) # 读取所有数据集/标签 data = np.fromfile(file, dtype=np.dtype('uint8').newbyteorder('>')) data = np.reshape(data, (num, rows * cols)) # 归一化数据集 data = data / 255 return data # 设计神经网络的参数 input_size = 784 hidden_size_1 = 256 hidden_size_2 = 128 hidden_size_3 = 64 output_size = 10 # 初始化权重矩阵和偏置向量 W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size_1) * 0.01 b1 = np.zeros((1, hidden_size_1)) W2 = np.random.randn(hidden_size_1, hidden_size_2) * 0.01 b2 = np.zeros((1, hidden_size_2)) W3 = np.random.randn(hidden_size_2, hidden_size_3) * 0.01 b3 = np.zeros((1, hidden_size_3)) W4 = np.random.randn(hidden_size_3, output_size) * 0.01 b4 = np.zeros((1, output_size)) # 定义激活函数(这里使用ReLU) def relu(Z): return np.maximum(0, Z) # 定义softmax函数 def softmax(Z): exp_Z = np.exp(Z) return exp_Z / np.sum(exp_Z, axis=1, keepdims=True) # 前向传播算法 def forward(X): Z1 = np.dot(X, W1) + b1 A1 = relu(Z1) Z2 = np.dot(A1, W2) + b2 A2 = relu(Z2) Z3 = np.dot(A2, W3) + b3 A3 = relu(Z3) Z4 = np.dot(A3, W4) + b4 A4 = softmax(Z4) cache = [Z1, A1, Z2, A2, Z3, A3, Z4, A4] return A4, cache # 反向传播算法 def backward(X, Y, cache): Z1, A1, Z2, A2, Z3, A3, Z4, A4 = cache dZ4 = A4 - Y dW4 = np.dot(A3.T, dZ4) db4 = np.sum(dZ4, axis=0, keepdims=True) dA3 = np.dot(dZ4, W4.T) dZ3 = np.multiply(dA3, np.int64(A3 > 0)) dW3 = np.dot(A2.T, dZ3) db3 = np.sum(dZ3, axis=0, keepdims=True) dA2 = np.dot(dZ3, W3.T) dZ2 = np.multiply(dA2, np.int64(A2 > 0)) dW2 = np.dot(A1.T, dZ2) db2 = np.sum(dZ2, axis=0, keepdims=True) dA1 = np.dot(dZ2, W2.T) dZ1 = np.multiply(dA1, np.int64(A1 > 0)) dW1 = np.dot(X.T, dZ1) db1 = np.sum(dZ1, axis=0, keepdims=True) return dW1, db1, dW2, db2, dW3, db3, dW4, db4 # 定义训练函数 def train(X, Y, learning_rate, epochs, batch_size): num_samples, _ = X.shape num_batches = num_samples // batch_size loss_list = [] for epoch in range(epochs): epoch_loss = 0 for batch_index in range(num_batches): # 从数据集中随机选取一个batch batch_start = batch_index * batch_size batch_end = (batch_index + 1) * batch_size X_batch = X[batch_start:batch_end] Y_batch = Y[batch_start:batch_end] # 前向传播 Y_pred, cache = forward(X_batch) # 计算损失函数 loss = -np.mean(Y_batch * np.log(Y_pred)) epoch_loss += loss # 反向传播 dW1, db1, dW2, db2, dW3, db3, dW4, db4 = backward(X_batch, Y_batch, cache) # 更新权重和偏置 W1 -= learning_rate * dW1 b1 -= learning_rate * db1 W2 -= learning_rate * dW2 b2 -= learning_rate * db2 W3 -= learning_rate * dW3 b3 -= learning_rate * db3 W4 -= learning_rate * dW4 b4 -= learning_rate * db4 epoch_loss /= num_batches loss_list.append(epoch_loss) print("Epoch %d: loss = %.4f" % (epoch, epoch_loss)) return loss_list # 主函数 if __name__ == '__main__': # 读取MNIST数据集 X_train = load_mnist_data("train-images-idx3-ubyte") Y_train = load_mnist_data("train-labels-idx1-ubyte") X_test = load_mnist_data("t10k-images-idx3-ubyte") Y_test = load_mnist_data("t10k-labels-idx1-ubyte") # 将标签转为one-hot向量形式 Y_train_one_hot = np.zeros((Y_train.shape[0], output_size)) Y_train_one_hot[np.arange(Y_train.shape[0]), Y_train.astype(int)] = 1 Y_test_one_hot = np.zeros((Y_test.shape[0], output_size)) Y_test_one_hot[np.arange(Y_test.shape[0]), Y_test.astype(int)] = 1 # 训练神经网络 loss_list = train(X_train, Y_train_one_hot, learning_rate=0.1, epochs=10, batch_size=100) # 测试神经网络 Y_pred, _ = forward(X_test) accuracy = np.mean(np.argmax(Y_test_one_hot, axis=1) == np.argmax(Y_pred, axis=1)) print("Accuracy on test set: %.4f" % accuracy) ``` 该代码实现了一个基本的三层神经网络,可以用于识别MNIST手写数字集。其中,第一层和第二层使用ReLU激活函数,第三层使用softmax激活函数。训练过程中使用了随机梯度下降算法,且每个batch的数据集大小为100。最后,我们将MNIST测试集输入到该神经网络中,并计算其准确率,以测试该神经网络的性能。 请注意,该代码实现的是基本的三层神经网络模型,因此准确率可能并不高。对于该模型,我们希望通过调整超参数或修改网络结构等手段进一步优化其性能。

使用R语言利用卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别

MNIST手写数字数据集是一个常用的分类任务数据集,可以用于测试机器学习算法的性能。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用的深度学习模型,可以有效地识别图像。 下面,我们将介绍如何使用R语言和Keras库来实现MNIST手写数字数据集的识别。以下是步骤: 1. 准备数据集 首先,我们需要下载MNIST数据集。可以使用以下代码: ```R library(keras) mnist <- dataset_mnist() x_train <- mnist$train$x y_train <- mnist$train$y x_test <- mnist$test$x y_test <- mnist$test$y ``` 2. 数据预处理 在训练之前,我们需要对数据进行预处理。具体来说,我们需要将数据归一化(将像素值缩放到0到1之间)并将标签进行独热编码。可以使用以下代码: ```R x_train <- x_train / 255 x_test <- x_test / 255 y_train <- to_categorical(y_train, 10) y_test <- to_categorical(y_test, 10) ``` 3. 构建模型 接下来,我们需要构建CNN模型。在这个例子中,我们将使用两个卷积层、一个最大池化层和两个全连接层。可以使用以下代码: ```R model <- keras_model_sequential() %>% layer_conv_2d(filters = 32, kernel_size = c(3, 3), activation = "relu", input_shape = c(28, 28, 1)) %>% layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>% layer_conv_2d(filters = 64, kernel_size = c(3, 3), activation = "relu") %>% layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>% layer_flatten() %>% layer_dense(units = 128, activation = "relu") %>% layer_dense(units = 10, activation = "softmax") ``` 4. 编译模型 在训练模型之前,我们需要编译模型。可以使用以下代码: ```R model %>% compile( optimizer = "adam", loss = "categorical_crossentropy", metrics = c("accuracy") ) ``` 5. 训练模型 现在,我们可以使用训练数据对模型进行训练。可以使用以下代码: ```R history <- model %>% fit( x_train, y_train, epochs = 5, batch_size = 128, validation_split = 0.2 ) ``` 6. 评估模型 最后,我们可以使用测试数据对模型进行评估。可以使用以下代码: ```R model %>% evaluate(x_test, y_test) ``` 这个例子中,我们使用了5个epochs进行训练。你可以根据需要调整epochs的数量,以获得更好的性能。 完整代码如下: ```R library(keras) # 准备数据集 mnist <- dataset_mnist() x_train <- mnist$train$x y_train <- mnist$train$y x_test <- mnist$test$x y_test <- mnist$test$y # 数据预处理 x_train <- x_train / 255 x_test <- x_test / 255 y_train <- to_categorical(y_train, 10) y_test <- to_categorical(y_test, 10) # 构建模型 model <- keras_model_sequential() %>% layer_conv_2d(filters = 32, kernel_size = c(3, 3), activation = "relu", input_shape = c(28, 28, 1)) %>% layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>% layer_conv_2d(filters = 64, kernel_size = c(3, 3), activation = "relu") %>% layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>% layer_flatten() %>% layer_dense(units = 128, activation = "relu") %>% layer_dense(units = 10, activation = "softmax") # 编译模型 model %>% compile( optimizer = "adam", loss = "categorical_crossentropy", metrics = c("accuracy") ) # 训练模型 history <- model %>% fit( x_train, y_train, epochs = 5, batch_size = 128, validation_split = 0.2 ) # 评估模型 model %>% evaluate(x_test, y_test) ```

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