使用人工神经网络（ANN）实现手写数字体识别

资 源 简 介

使用人工神经网络（ANN）实现手写数字体识别

详 情 说 明

手写数字识别是深度学习领域的经典入门项目，通常使用MNIST数据集作为基准测试。实现这个任务的人工神经网络（ANN）主要由输入层、隐藏层和输出层构成，其核心思想是通过多层次的非线性变换将原始像素特征逐步转化为更高层次的数字类别特征。

输入层接收28x28像素的手写数字图像，将其展平为784维的向量。隐藏层通常包含若干全连接层，每层由多个神经元组成，通过激活函数（如ReLU）引入非线性因素。输出层设置10个神经元，对应0-9数字类别，使用Softmax函数将输出转化为概率分布。

训练过程采用反向传播算法，通过计算预测结果与真实标签的交叉熵损失，利用梯度下降优化网络参数。为提高泛化能力，可以加入Dropout层防止过拟合，或使用批量归一化加速收敛。

该项目的关键价值在于展示了ANN处理图像分类的基本原理：从低级像素特征中自动学习数字的笔画结构特征。虽然现代更复杂的卷积神经网络（CNN）在该任务上表现更好，但全连接ANN因其结构简单清晰，仍是理解深度学习基础的首选案例。