文件名称:Recognizing_Hand_Written_Digits_Using_Artificial_Neural_Networks
文件大小:9.4MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-04 14:02:31
Java
姓名:严·沙(Harsh M. Shah) ###描述 : 在这个项目中,我创建了一个人工神经网络来识别手写数字的图像。 神经网络是受大脑启发的机器学习工具。 我已经使用完全连接的层实现了一个简单的神经网络,并使用了反向传播算法进行了训练。 以下是我的程序的功能细目: •构造/初始化神经网络•阅读训练数据•使用训练数据来训练网络(如上所述) •读取测试数据•使用网络评估测试数据•输出包含测试数据预测的文本文件 请确保您的程序不需要花费大约5分钟的时间来执行所有这些任务。 ###输入 : 输入将是手写数字(0-9)的图像。 所有图像均为28x28,每个像素的灰度值介于0-255之间。 图像全部存储在单个二进制文件中。 标签将是一个整数列表,代表图像中显示的数字。 标签全部存储在单独的二进制文件中。 这两个文件均以一些元数据整数值(图像数,行/列数等)开头。 ###输出 : 由网络确
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Recognizing_Hand_Written_Digits_Using_Artificial_Neural_Networks-master
----test-images.idx3-ubyte(22.43MB)
----train-images.idx3-ubyte(22.43MB)
----Readme.md(2KB)
----ArtificialNeuralNetwork.java(12KB)
----train-labels.idx1-ubyte(29KB)
----ImageData.java(4KB)
----output.txt(59KB)