matlab代码sqrt-Neural-Networks-Learning:神经网络的反向传播算法的实现及其在手写数字识别任务中的应用

上传者: 38688380 | 上传时间: 2021-06-06 16:12:30 | 文件大小: 7.25MB | 文件类型: ZIP
Matlab代码sqrt 神经网络学习 在这个项目中,我们将为神经网络实现反向传播算法,并将其应用于手写数字识别的任务。 该项目是吴安德(Andrew Ng)的练习。 要开始该项目,您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到目录中。 ex4data1.mat有5000个培训示例。 该项目的起点是ex4.m Octave脚本。 神经网络 在前面的文章中,我们为神经网络实现了前馈传播,并使用它提供的权重来预测手写数字。 在这个项目中,我们将实现反向传播算法来学习神经网络的参数。 可视化数据 首先,通过调用函数displayData可视化训练数据并将其显示在二维图上: 图1:训练数据示例 每个训练示例都是20像素乘20像素的数字灰度图像。 每个像素由一个浮点数表示,该数字指示该位置的灰度强度。 将20 x 20像素像素网格“展开”为400维向量。 这些训练示例中的每一个都成为数据矩阵X一行。 这为我们提供了一个5000 x 400的矩阵X ,其中每一行都是一个手写数字图像的训练示例。 训练集的第二部分是5000维向量y ,其中包含训练集的标签。 为了使事情与没有零索引的Octave / Mat

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