# Neural-Network
Python实现神经网络算法识别手写数字集
MNIST数据集基于美国国家标准与技术研究院的两个数据集构建而成。
训练集中包含250个人的手写数字,其中50%是高中生,50%来自人口调查局。
每个训练集的数字图片像素为28x28。
MNIST数据集可通过 [下载链接](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 下载,它包含以下内容:
* 训练集图像:train-images-idx3-ubyte.gz,包含60000个样本
* 训练集类标:train-labels-idx1-ubyte.gz,包含60000个类标
* 测试集图像:t10k-images-idx3-ubyte.gz,包含10000个样本
* 测试集类标:t10k-labels-idx1-ubyte.gz,包含10000个类标
关于神经网络算法的详解太过复杂,本人水平有限便不再描述,我这里只给出代码。若想了解详情请移步谷歌或者百度。
代码文件为load_mnist.py<br><br>
**代码测试结果:**<br>
![result](images/2.png)<br><br>
代价函数图像:<br>
![test_img](images/3.png)<br>
<br>
测试错误样本:<br>
![error](images/4.png)<br>
<br>
测试正确样本:<br>
![correct](images/5.png)<br>
Python实现神经网络算法识别手写数字集.zip
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2023-12-18
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马coder
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