Skip to content

Two-layer feed-forward neural network that solves a classic problem of handwritten digits classification. Implemented in pure Python.

Notifications You must be signed in to change notification settings

antonprokopovich/NeuralNet

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

9 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Нейронная сеть на Python для классификации рукописных цифр.

На Python 3.7 реализована двуслойная нейронная сеть прямого распостранения, обучающаяся с помощью стохастического градиентного спуска. Вычисление градиентов выполняется алгоритмом обратного распостранения ошибки. В качестве функции активации используется сигмоида.

Код нейронной сети находится в файле neuralnet.py. В коде подробно прокомментированы этапы реализации модели, включая весь лежащий в основе математический аппарат.

Обучающая и тестовая выбоки получены из базы данных изображений рукописных цифр MNIST. Функции загружающие данные расположены в файле mnist_loader.py.

Файл test.py используется для запуска процесса обучения и последующей оценки качества работы нейросети на обучающей и тестовой выборках соответственно.

About

Two-layer feed-forward neural network that solves a classic problem of handwritten digits classification. Implemented in pure Python.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages