Matlab代码sqrt-Neural-Networks-Learning: 实现反向传播算法及应用于手写数字识别任务的神经网络...

简介：
本项目使用MATLAB实现反向传播算法训练神经网络，用于MNIST数据集的手写数字识别任务。代码包括构建、训练和测试模型的过程。 在本项目中，我们将使用Matlab代码实现反向传播算法，并将其应用于手写数字识别任务。该项目基于吴安德（Andrew Ng）的练习内容。 开始前，请下载并解压缩启动程序文件到工作目录中。数据集ex4data1.mat包含5000个训练样本。项目起点是名为ex4.m的Octave脚本。 在之前的教程里，我们已经为神经网络实现了正向传播算法，并使用给定权重对手写数字进行预测。在这个任务中，我们将实现反向传播算法来学习神经网络参数。 首先通过调用displayData函数可视化训练数据并将其显示在一个二维图上： 每个训练样本都是一个20x20像素的手写灰度图像，其中每一个像素的强度由浮点数表示。将这个20x20像素网格“展开”成400维向量后，每一行就代表了一个手写数字图像的一个训练示例。 因此，我们得到了一个5000x400大小的数据矩阵X，以及一个包含5000个标签的矢量y。为了适应没有零索引的Octave/Matlab环境，请对代码进行相应的调整。