C++构建BP神经网络进行手写数字识别研究【***】

资源摘要信息:"基于C++实现bp神经网络的手写数字识别【***】" 知识点: 1. C++编程语言：C++是一种广泛使用的计算机编程语言，它支持多种编程范式，包括过程化、面向对象和泛型编程。在本项目中，C++被用作实现bp神经网络的主要编程语言。 2. BP神经网络：BP神经网络，全称反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练。在本项目中，BP神经网络被用于手写数字的识别。 3. 手写数字识别：手写数字识别是计算机视觉和模式识别领域的一个经典问题，目标是从手写数字的图像中识别出数字。mnist数据集是该领域常用的一个标准数据集，包含了大量的手写数字图片。 4. 神经网络的超参数：超参数是神经网络训练之前设定的参数，如学习率、迭代次数、神经网络的层数和每层的节点数等。不同的超参数组合会导致神经网络的性能有所不同。 5. 激活函数：激活函数在网络中引入非线性因素，使得网络可以解决复杂的非线性问题。在本项目中，作者尝试更换不同的激活函数，以提高识别效果。 6. 数据增强：数据增强是一种增加训练数据多样性的技术，通过对原始数据进行各种变换（如旋转、翻转、缩放等）来生成新的训练数据。在本项目中，作者尝试使用数据增强来提高手写数字的识别效果。 7. 卷积神经网络：卷积神经网络是一种深度学习模型，它在图像识别等领域取得了突破性的成果。在本项目中，作者尝试使用卷积神经网络进行手写数字的识别。 8. mnist数据集：mnist数据集是一个包含手写数字图片的数据集，每一幅图片都是28*28像素，已经被人为地分为训练集和测试集。mnist数据集在手写数字识别领域被广泛使用，是评估模型性能的一个重要标准。 9. 神经网络库函数：神经网络库函数是一些预先定义好的函数，可以简化神经网络的实现过程。在本项目中，作者选择手写替换所有库函数，通过这种方式可以更深入地理解神经网络的运作机制。 10. 识别效果分析：识别效果分析是评估模型性能的重要环节，需要计算模型在测试集上的准确率、召回率等指标。在本项目中，作者分析了各种超参数对识别效果的影响。