本文将介绍如何使用神经网络来解决 MNIST 手写数字识别问题。

MNIST 数据集

MNIST 数据集是一组手写数字的图片数据，常用于测试图像处理、机器学习算法的性能。

构建神经网络

以下是构建 MNIST 神经网络的基本步骤：

  1. 导入库: 首先导入必要的库，如 TensorFlow、Keras 等。
  2. 加载数据: 使用 Keras 提供的 MNIST 数据集。
  3. 创建模型: 构建一个神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。
  4. 编译模型: 设置损失函数、优化器和评估指标。
  5. 训练模型: 使用训练数据训练模型。
  6. 评估模型: 使用测试数据评估模型的性能。

示例代码

以下是一个简单的神经网络示例代码：

# 代码示例...

扩展阅读

图像示例

这里展示一个 MNIST 数据集中的手写数字图片：

MNIST Digit Image