神经网络分类MNIST数据集

目录

神经网络分类MNIST数据集

一 、问题背景

1.1 神经网络简介

前馈神经网络模型：

1.2 MINST 数据说明

1.3 TensorFlow基本概念

二 、实现说明

2.1 构建神经网络模型

1. 为输入输出分配占位符

2. 搭建分层的神经网络

5. 处理预测结果

2.2 运行模型

三 、程序测试

3.1 运行说明

3.2 运行输出

四 、实验总结

一 、问题背景

1.1 神经网络简介

神经网络基本概念：神经网络由许多单元组成，单元之间通过有向的链进行连接。单元的结构非常简     单，如下图所示，若干结点的输出作为一个节点的输入，通过神经元输出。每一个边有一个权值，神经 单元的激活函数相同。

前馈神经网络模型：

前馈神经网络模型如图所示，神经网络被分为若干层次，相邻两层的结点全连接，即一层的输出作为下 一层的输入；不相邻的层不存在直接相邻，网络中也不会出现环。最底层为输入层，最顶层为输出层， 剩下的层为隐藏层。