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基于三层全连接神经网络的MNIST图像分类实现

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简介：
本项目利用Python和深度学习框架TensorFlow实现了一个简单的手写数字识别系统。通过构建并训练一个包含三个全连接层的神经网络模型，对经典的MNIST数据集进行分类任务，并实现了较高的准确率。该研究为理解和应用基础的卷积神经网络提供了理论和技术支持。 本资源使用Python编程，并利用numpy包实现了一个三层神经网络，未采用TensorFlow或pytorch等框架。数据集为MNIST手写数字数据集，同时包含将MNIST图片转换并保存为txt文件的代码。

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  • 基于三层全连接神经网络的MNIST图像分类实现
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    本项目利用Python和深度学习框架TensorFlow实现了一个简单的手写数字识别系统。通过构建并训练一个包含三个全连接层的神经网络模型，对经典的MNIST数据集进行分类任务，并实现了较高的准确率。该研究为理解和应用基础的卷积神经网络提供了理论和技术支持。 本资源使用Python编程，并利用numpy包实现了一个三层神经网络，未采用TensorFlow或pytorch等框架。数据集为MNIST手写数字数据集，同时包含将MNIST图片转换并保存为txt文件的代码。
     
  • 基于全连接神经网络的Fashion-MNIST图像分类实现（含源码）.zip
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    本项目提供了使用全连接神经网络进行Fashion-MNIST数据集图像分类的Python代码和相关文档。包含模型训练、测试及可视化分析，适用于机器学习初学者研究与实践。 这段文字描述了一个大作业代码的使用方法及可变参数设置。以下是重写的版本： 代码使用步骤如下： 1. 读取数据集。 2. 初始化模型参数（根据需要选择相应的模型进行初始化）。 3. 定义激活函数（仅当选用带隐含层的模型时才需定义）。 4. 防止过拟合（同样，只有在选用了带隐含层的模型的情况下才考虑防止过拟合。不过由于我们在训练过程中使用了权重衰减方法，因此需要额外添加相关定义）。 5. 定义具体的模型架构（根据所选择的不同模型进行相应的定义）。 6. 选定损失函数类型。 7. 设定优化算法。 8. 训练模型，并在完成后可以绘制图表观察结果。 9. 使用训练好的模型来进行预测。 可调整的参数包括： 1. 模型的选择：提供了三种不同的选项供选择； 2. 激活函数的选择：有两类可供挑选； 3. 防止过拟合的方法选择（包含两种方法，可以单独使用也可以同时采用）；以及权重衰减和丢弃法的具体应用。 4. 定义损失函数的类型（代码中仅提供了一种选项）； 5. 优化器的选择（同样地，在本项目里只有一种可供选用）； 6. 训练模型时迭代次数num_epochs及学习率lr等参数可以自行调节； 7. 在定义数据集的过程中，还可以调整小批量训练的大小。
     
  • 基于神经网络的图像分类实现
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    本研究探讨了利用深度学习技术中的神经网络模型进行图像分类的方法和应用，分析并实现了多种神经网络架构在图像识别任务上的性能表现。 这段文字描述了一个基于神经网络的图像分类项目，使用了CIFAR-10数据集进行训练和测试，并且是唐宇迪深度学习入门课程的一个改编版本，适用于Python3环境。
     
  • 双层神经网络的全连接层
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    简介：双层神经网络的全连接层是指在深度学习模型中，由两个连续的完全互连的神经元层构成的部分，用于处理和传递复杂特征信息。 在CS231n作业中，我们已经完成了一个两层全连接神经网络的设计，但该设计相对简单，并且尚未模块化。因为在之前的实现里，损失函数和梯度是通过一个单一的函数来计算出来的。因此，我们现在希望可以设计更复杂的网络结构，以便能够独立地开发不同类型层的功能，并将它们集成到不同架构的模型中。
     
  • 基于numpy的全连接神经网络实现
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    本项目基于Python的科学计算库NumPy实现了全连接（完全互连）神经网络，适用于机器学习和深度学习的基础研究与应用开发。 使用numpy实现全连接神经网络框架。
     
  • 基于神经网络的MNIST数据集分类实现
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    本项目采用深度学习方法，利用神经网络模型对经典手写数字识别数据集MNIST进行高效准确的分类。通过训练优化，实现了高精度的手写数字识别功能。 本资源针对MNIST数据集的CSV文件进行神经网络训练。由于MNIST数据集较大，这里的数据集中包含100个训练样本和10个测试样本。此代码不使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，而是利用numpy设计一个两层全连接神经网络。
     
  • 基于卷积神经网络的图像分类实现
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    本研究运用卷积神经网络技术进行图像分类，通过深度学习方法自动提取图片特征，并构建高效准确的分类模型。 使用TensorFlow在Windows系统上通过Python进行CPU训练神经网络来分类猫和狗两类动物的样本数据集，适合学习用途。由于样本资源较少以及所用网络结构较为简单，可能会出现过拟合的问题。
     
  • 基于TensorFlow的SOM神经网络图像分类实现
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    本研究利用TensorFlow框架实现了自组织映射(SOM)神经网络在图像分类任务中的应用，并探讨了其性能和效果。 使用SOM算法结合CNN提取图像特征进行聚类。运行环境为Python 3.6 和 TensorFlow 1.11.0。
     
  • 基于神经网络的图像分类及BP算法 MATLAB实现 图像分类.zip
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    本资源提供了一种利用神经网络进行图像分类的方法，并通过MATLAB实现了反向传播（BP）算法。包含详细代码和文档指导用户如何使用该工具包执行有效的图像分类任务。 包含两个图像分类的资源：1. BP算法在MATLAB中的实现用于图像分类，已调试并可运行；2. 基于神经网络的图像分类，数据集是CIFAR-10，包括训练和测试数据（batch），这是唐宇迪深度学习入门课程代码的一个修改版本，提供Python3源码供学习使用。