AI计算系统课程实验《基于三层感知机实现手写数字识别》源码+数据集.rar

【本实验内容如下】 - 实现三层神经网络模型进行手写数字分类，建立完整的神经网络工程，通过本实验理解神经网络中基本模块的作用和模块间的联系，为后续建立更复杂的神经网络奠定基础。 - 利用python语言实现神经网络的基本单元的前向传播和反向传播，加深对神经网络中基本单元（全连接层、激活函数、损失函数等）的理解。 - 利用python语言实现神经网络训练所使用的梯度下降算法，加深对神经网络训练过程的理解。 【数据集】 实验数据集MNIST，由250个不同的人手写而成，总共有70000张手写数据集。其中训练集有60000张，测试集有10000张。每张图片大小为28×28。 【环境】 环境要求：支持CPU、GPU、Ascend，只需用到python 3以上版本和numpy依赖 【安装】 除python和numpy外，无需安装任何额外依赖