matlab精度检验代码-ANN_mnist:人工神经网络的MATLAB代码，用于对MNIST数据集中的数字进行分类。该ANN只能有一个隐藏层

matlab精度检验代码ANN MNIST分类器（从头开始） 用于人工神经网络分类的MATLAB代码。 该ANN只能有一个隐藏层。 该网络是从头开始编码的，这意味着它不使用MATLAB Deep Learning Toolbox之类的东西。 我这样做是因为我想了解ANN背后的所有数学原理。 另外，从头开始编写所有代码使我能够进行细微的更改，这些更改在使用框架时可能会很困难。 对这个项目的提交很少，因为我决定在完成后将其添加到GitHub。 运行代码 只需按下运行按钮（f5），即可运行网络。 我建议使用ctrl + enter逐节运行它，因为您可能不希望它每次都作图。 另一个原因是存在pooling.m替换了主代码的DATA INITIALIZATION部分。 如果要最大程度地合并输入数据，请运行pooling.m，然后逐节运行主代码（ANN_mnist.m），跳过第一节。 代码流 首先，代码从两个csv文件读取数据。 一种用于训练数据。 一种用于测试数据。 然后制作目标矩阵，并对输入数据进行归一化并以零为中心。 接下来，创建权重矩阵，并初始化网络的许多超参数。 最终，使用随机后裔来训练