实验名称： 实验
6 BP
神经网络识别数字实验
实验时间
月 日 星期 五 第 节
实验目的
、了解 神经网络的主要用途，以及它的使用方法。
、掌握 神经网络实现数字识别的方式，实现的思想观念。
实验环境
、
实验内容（步骤、
方法、算法、程
序）
实验主要内容：
读入训练数据：训练样本、训练样本标签
神经网络配置：参数的初始化（各层节点数、各层权值学习率、
各层偏移量等）
）激活函数实现： 函数
训练：几个个数据量的训练集；前向过程，后向过程（反馈调整
各层权重和偏移量）
测试：几个个数据量的测试集，获取正确率
方法描述：
（，误差反传）算法是一种包含隐层
的多层前馈网络。它的学习规则是使用误差的梯度下降法，通过误
差反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差最小。
）非线性映射能力：神经网络能学习和存贮大量的输入输出
模式映射关系，而无需事前了解描述这种映射关系的数学方程，只
要能提供足够多的样本模式对供 网络进行学习训练，它便能完
成由 维输入空间到 维输出空间的非线性映射。
）泛化能力：当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网
络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。
）容错能力：输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对网络的
输入输出规律影响很小。
部分源程序代码
实验配置
实验主要代码如下：
!"#$%&' ()
!$*$%%
!$*$%#%
!$*$%($%
#%$+$%%,
#'"$%-.($/, 隐藏层输出
#'"$%01, 输出层输出
#'"$%-.($/-.($/2'-.($/, 隐藏层权重
#'"$%-.($/-.($/2'1, 输出层权重
#'"$%$"2$"-.($/, 误差项
#'"$%3-/-/, 数据集
资源评论
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