手写数字识别 ANN 项目完整源码与资料下载

资源摘要信息:"基于Numpy实现的ANN识别手写数字（python源码+项目说明+mnist数据集）" 一、项目概述： 本项目是一个用Python语言结合Numpy库实现的简单人工神经网络（ANN），用于识别手写数字。其主要功能是能够利用MNIST数据集进行训练和测试，并达到较高的准确率。项目中包含了多个版本的源码，分别是带中文注释的ANN_recog_num、使用图形界面的ANN_recog_num_gui和无隐藏层的原始版本NN_recog_num。此外，还包含一个训练好的模型文件parameters_0.9785，该模型文件在测试数据集上的准确率高达97.85%。 二、技术细节： 1. 神经网络的基本架构： - 输入层：输入图像的像素点，MNIST数据集中的手写数字图像为28*28像素，所以输入层有28*28=784个节点。 - 隐藏层：隐藏层包含100个神经元，使用双曲正切(tanh)作为激活函数。 - 输出层：输出层有10个神经元，对应于0到9这10个数字，使用softmax函数作为激活函数。 2. 训练参数： - 训练样本数量(train_num)：50000 - 批量大小(batch_size)：100 - 学习率(learn_rate)：0.6 - 迭代次数(epoch_num)：100 3. 源码版本说明： - ANN_recog_num：这是带中文注释的主要版本，方便初学者阅读和理解。 - ANN_recog_num_gui：这是带图形用户界面的版本，使用了dearpygui库来实现更友好的交互界面。 - NN_recog_num：这是一个无隐藏层的原始版本，仅用于对比实验。 4. 模型文件说明： - parameters_0.9785：这是一个训练好的模型文件，该模型的训练参数是学习率为0.6，训练了100个epoch，使用测试数据集的准确率为97.85%。 三、实现原理： 1. 前向传播： 输入数据通过输入层传递到隐藏层，经过权重矩阵和偏置项的影响，再通过激活函数处理后传递到输出层，得到最终的预测结果。 2. 反向传播： 通过计算输出层的误差，然后逐层向后传播到隐藏层和输入层，通过梯度下降算法来更新网络中的权重和偏置，以减小预测误差。 3. 权重和偏置更新： 更新过程是为了优化网络参数，使得网络的预测结果更接近真实值。更新规则是：新的权重 = 当前权重 - 学习率 * 权重的梯度。 4. 损失函数： 通常使用交叉熵损失函数来衡量输出结果与真实结果之间的差距。 四、使用方法： 1. 准备工作： - 确保安装了Python和Numpy库。 - 如果使用ANN_recog_num_gui版本，还需要安装dearpygui库。 2. 运行源码： - 解压下载的.zip文件。 - 根据需要选择对应的源码版本进行运行。 - 对于ANN_recog_num_gui版本，可以通过图形界面上传自己的测试图片，查看识别结果。 3. 模型应用： - 使用提供的模型文件parameters_0.9785，可以直接进行手写数字识别任务，无需从头开始训练模型。 五、应用场景： 该项目的完成度较高，代码具备良好的可读性和模块化设计，非常适合计算机、数学、电子信息等相关专业的学生用于课程设计、期末大作业和毕业设计项目。通过该项目，学生不仅能够加深对神经网络算法原理的理解，还能提高实际编程能力和数据分析能力。此外，由于该项目使用了经典的MNIST数据集，因此在理解深度学习和图像识别方面有着重要的参考价值。