利用Python实现BP神经网络对手写字体的识别【100010926】

简介：
本项目采用Python编程语言构建BP（反向传播）神经网络模型，用于准确地识别手写的数字字体。通过训练该神经网络，使其能够学习并理解不同书写风格中的模式和特征，进而实现对手写数字的高效辨识。项目编号为【100010926】。 实验采用MNIST手写字符集作为识别对象，其中60,000张图像用于训练，剩余10,000张用于测试。实验使用Python语言进行编程，并利用了一些第三方库。所使用的神经网络模型为BP（误差逆向传播）神经网络，这是一种根据误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，在其反向传播过程中采用了小批量梯度下降法(MBGD)。 本次实验中采用的是包含隐藏层的784*30*10结构的网络模型。在学习率为3的情况下，大约经过30次迭代后可以达到95%的正确率。其他具体结果和分析将在后续部分详细说明。