基于BP神经网络的手写数字识别及优化方法

摘要

随着人工智能的发展,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.数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环.通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真.首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计.同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率.结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度.