人工智能项目资料-基于全连接神经网络的手写数字体识别.zip

# 简单图像分类器 本项目使用MNIST数据集实现了两种图像分类器：Softmax分类器和全连接神经网络分类器。 ## 目录结构 ``` . |-- data/ | |-- __init__.py | |-- download_data.py | |-- preprocess_data.py |-- models/ | |-- __init__.py | |-- softmax_classifier.py | |-- nn_classifier.py |-- train.py |-- predict.py |-- README.md ``` ## 环境要求 - Python 3.8+ - NumPy ## 如何使用 ### 1. 下载数据 首先确保`download_data.py`在`data`目录中，并运行以下命令来下载数据： ``` python data/download_data.py ``` ### 2. 训练模型 你可以通过运行以下命令来训练模型： ``` python train.py ``` 这将训练一个全连接神经网络分类器。如果你想使用Softmax分类器，请在`train.py`中进行修改。 ### 3. 预测 要对测试集进行预测，只需运行以下命令： ``` python predict.py ``` ## 结构 - `data/download_data.py`：从MNIST数据源下载数据。 - `data/preprocess_data.py`：包含数据预处理函数，例如归一化和one-hot编码。 - `models/softmax_classifier.py`：Softmax分类器的实现。 - `models/nn_classifier.py`：全连接神经网络分类器的实现。 ## 贡献 欢迎对项目进行改进和提交拉取请求！ ## 许可 此项目采用MIT许可。 ---