期刊文章详细信息
基于BP神经网络的数字识别探究
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]山东女子学院数据科学与计算机学院,济南250000
年 份：2021
期 号：6
起止页码：127-128
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：论述使用BP神经网络模型来实现数字识别的过程,通过梯度下降法来调整各神经网络层之间的权重值与偏置值。介绍了人工神经网络、神经元模型、激活函数等相关基本概念,并详细叙述了BP算法的实现原理,以Python语言展示训练效果,大量数据作为训练集和测试集,以此来测试该模型所识别数字的精确度。实验结果表明,所设置BP神经网络的数字识别模型平均识别率约为92%,可认为其具有实际应用价值,同时论证了该技术在实际操作中的可行性。
关 键 词：BP神经网络 手写数字识别 权重迭代 梯度下降
分 类 号：TP391.41] TP183[计算机类]
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