深度学习在手写字体识别中的应用
2023.04.27 08:51浏览量:16简介:MNIST手写字体识别之BP神经网络
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MNIST手写字体识别之BP神经网络
MNIST是一种用于手写数字识别的大型数据集,其中包含了超过60万个手写数字的训练样本和10万个测试样本。在手写数字识别领域,MNIST已经成为了经典的测试数据集,被广泛用于评估各种机器学习算法的性能。
本文将介绍如何使用BP神经网络来实现MNIST手写字体识别。在本文中,我们将使用PyTorch框架来实现这个任务。
首先,我们需要准备MNIST手写数字识别的数据集。该数据集包含了超过60万个手写数字的训练样本和10万个测试样本,这些样本已经被标记为正确的和错误的类别。在实际应用中,我们可能需要根据具体的任务需求对数据进行预处理和调整。
接下来,我们需要安装PyTorch库。PyTorch是一个开源的深度学习框架,它提供了许多高级的机器学习模型和工具,可以用于各种深度学习任务。在本文中,我们将使用PyTorch实现MNIST手写字体识别的神经网络。
安装完PyTorch后,我们需要导入所需的库。我们将使用MNIST数据集中的图像作为输入,因此我们需要导入MNIST库。然后,我们需要导入所需的数学库,包括numpy和matplotlib。
接下来,我们将编写一个简单的Python代码来实现BP神经网络。该代码将包括以下步骤:
- 加载MNIST数据集
- 将图像转换为numpy数组
- 初始化权重矩阵
- 进行前向传播
- 计算输出误差
- 进行反向传播
- 更新权重矩阵
- 重复步骤4和步骤7,直到误差达到最小值
- 输出最终的识别结果
下面是代码实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import datasets
定义数据集
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
mnist_data = datasets.MNIST(‘data’, train=True, download=True, transform=transform)
train_dataset = mnist_data.data
test_dataset = mnist_data.data
定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def init(self):
super(Net, self).init()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.fc2(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
net = Net()
定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001)
训练模型
for epoch in range(100):
running_loss =

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