numpy实现手写体识别,网络结构不要过于复杂,输出包括权值,参数
时间: 2024-01-09 08:05:29 浏览: 53
好的,我可以帮你解答这个问题。
首先,手写体识别可以使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)来实现。而在Python中,我们可以使用NumPy来实现这个网络。
以下是一个简单的CNN网络结构,包括了卷积层、池化层、全连接层和输出层:
```
# 网络结构定义
class CNN:
def __init__(self):
# 卷积层,3个3x3的卷积核,步长1
self.conv1 = Conv2D(3, 3, 3, stride=1)
# 池化层,2x2的池化窗口,步长2
self.pool1 = MaxPool2D(2, 2, stride=2)
# 全连接层,将卷积层输出的特征图拉成一维向量
self.fc1 = Dense(13*13*3, 128, activation='relu')
# 输出层,10个神经元对应10个手写数字类别
self.out = Dense(128, 10, activation='softmax')
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.pool1(x)
x = x.reshape(x.shape[0], -1)
x = self.fc1(x)
x = self.out(x)
return x
```
其中,`Conv2D`表示卷积层,`MaxPool2D`表示池化层,`Dense`表示全连接层,`activation`为激活函数,`reshape`函数用于将卷积层输出的特征图拉成一维向量。
下面是一个简单的训练函数,包括了前向传播、反向传播和参数更新:
```
# 训练函数
def train(model, x, y, lr=0.01):
# 前向传播
out = model.forward(x)
# 计算损失
loss = cross_entropy_loss(out, y)
# 反向传播
grad = out - y
grad = model.out.backward(grad)
grad = model.fc1.backward(grad.reshape(grad.shape[0], -1))
grad = grad.reshape(-1, 13, 13, 3)
grad = model.pool1.backward(grad)
grad = model.conv1.backward(grad)
# 参数更新
model.conv1.update(lr)
model.fc1.update(lr)
model.out.update(lr)
return loss, out
```
其中,`cross_entropy_loss`为交叉熵损失函数,`backward`函数为反向传播函数,`update`函数为参数更新函数。
最后,我们可以训练这个网络,并输出权值和参数:
```
# 初始化网络
model = CNN()
# 训练网络
for i in range(100):
loss, out = train(model, x_train, y_train)
print('Epoch:', i+1, 'Loss:', loss)
# 输出权值和参数
print('Conv1 Weights:', model.conv1.weights)
print('Conv1 Bias:', model.conv1.bias)
print('Fc1 Weights:', model.fc1.weights)
print('Fc1 Bias:', model.fc1.bias)
print('Out Weights:', model.out.weights)
print('Out Bias:', model.out.bias)
```
其中,`x_train`为手写数字的训练数据,`y_train`为训练数据对应的标签。