基于 NumPy 的神经网络实现与 MNIST 手写数字识别
利用 NumPy 从零构建神经网络
本项目通过使用 NumPy 库从底层搭建神经网络模型，帮助开发者深入理解神经网络的工作原理。项目中包含 MNIST 手写数字数据集，用于模型训练和测试。通过实践，您将能够：
- 掌握神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层、输出层以及神经元之间的连接。
- 理解前向传播算法，以及如何利用 NumPy 进行高效的矩阵运算。
- 学习反向传播算法，并了解如何计算梯度以及更新网络参数。
- 使用 MNIST 数据集训练您的神经网络模型，并评估其在手写数字识别任务上的性能。
项目优势
- 代码简洁易懂，注释清晰，方便学习和理解。
- 无需依赖复杂的深度学习框架，便于掌握神经网络的核心概念。
- 提供完整的 MNIST 数据集，可以直接运行项目。
适合人群
- 对机器学习和深度学习感兴趣的初学者。
- 想要深入了解神经网络工作原理的开发者。
- 希望使用 NumPy 进行机器学习项目实践的学生和研究人员。
文件大小：34.42MB
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