【摘 要】
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随着人工智能的再次崛起,机器学习作为人工智能的一部分也被重新重视起来,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。手写数字识别在各个方面和领域发挥越来
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随着人工智能的再次崛起,机器学习作为人工智能的一部分也被重新重视起来,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。手写数字识别在各个方面和领域发挥越来越重要的作用。本文采用包含隐含层的BP神经网络对手写数字识别进行实现。文章首先介绍BP神经网络原理及模型,并分别介绍了前向传播,反向传播中所用到的数学模型,然后通过BP神经网络的设计,从参数的随机初始化开始,前向传播,反向传播,代价函数的偏导数求解及验证,和最终的参数优化等完成实验,最终得到实验结果,并进行优化,结果表明BP神经网络在手写体数字识
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