一个单层的基础神经网络实现手写数字识别介绍

2024-01-18 17:40:20

单层的基础神经网络

单层的基础神经网络是一个非常简单的神经网络，它由一个输入层、一个输出层和一个隐含层组成。输入层由若干个神经元组成，每个神经元负责处理一个输入特征。隐含层由若干个神经元组成，每个神经元负责处理多个输入特征。输出层由若干个神经元组成，每个神经元负责产生一个输出结果。

单层的基础神经网络的工作原理

输入层的神经元将输入特征传递给隐含层的神经元。
隐含层的神经元对输入特征进行处理，并产生一个输出结果。
输出层的神经元将隐含层的神经元的输出结果传递给输出结果。

单层的基础神经网络的训练过程

将一组输入特征和相应的输出结果作为训练数据。
随机初始化网络中的权重和偏置。
将训练数据输入网络中，并计算网络的输出结果。
将网络的输出结果与期望的输出结果进行比较，并计算误差。
根据误差调整网络中的权重和偏置。
重复步骤3-5，直到网络的误差达到一个较小的值。

程序实现

import tensorflow as tf

# 定义神经网络的参数
num_input = 784  # 输入层神经元个数
num_hidden = 100  # 隐含层神经元个数
num_output = 10  # 输出层神经元个数

# 定义神经网络的权重和偏置
weights = {
    'hidden': tf.Variable(tf.truncated_normal([num_input, num_hidden], stddev=0.1)),
    'output': tf.Variable(tf.truncated_normal([num_hidden, num_output], stddev=0.1))
}
biases = {
    'hidden': tf.Variable(tf.zeros([num_hidden])),
    'output': tf.Variable(tf.zeros([num_output]))
}

# 定义神经网络的输入
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_input])

# 定义神经网络的输出
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, weights['hidden']) + biases['hidden'])
y = tf.matmul(y, weights['output']) + biases['output']

# 定义神经网络的损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=y_))

# 定义神经网络的优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01)

# 定义神经网络的训练操作
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 定义神经网络的评估操作
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 初始化会话
sess = tf.Session()

# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 加载训练数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 训练神经网络
for epoch in range(10):
    for batch_x, batch_y in zip(x_train, y_train):
        sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y})

# 评估神经网络
accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y_: y_test})

print("准确率:", accuracy)