个输出的标签分别为十个数字。利用主成分分析可以减少分类器所需的特征的数量，进而降低分类器复杂度以及计算量。通过将具有定相关性的变量重新组合，得到组新的互相无关的变量来代替原来的变量，。常用的方法是对原始变量进行线性组合，得到新的变量。新生成的变量就叫做主成分。通过利用对训练集数据进行特征提取，简化特征向量的维度，将的输出作为神经网络分类器的输入，得到个基于的神经网络分类器模型，基于的神经网络手写数字识别方法研究论文原稿讯世界，张持健，刘雪，张贺，张燕习等基于和非线性的小数据人脸识别无线电通信技术，张行文，董元和基于多层感知机网络的手写数字识别算法电脑知识与技术对比使用和不使用的模型的训练时间，可以看出在准确率基本相同的情况下，使用可以减少接近的计算时间。经过交叉验证，分别选择了不使用和使用的最佳模型。再用数据集的测试集数据对该模型进行验证。为了取得更好的结果，将隐层的神经元数量分别增加到进行训练并用这个样本进行验证测试，分别得到了以及的准确率。对于不使用的模型，模型训练的时间为秒。对于使用的模型，模型训练的时间为秒。误差将误差反向传给该神经网络模型并根据修正各个连接权值至重复次对个样本重复执行至用模型对剩下的个样本进行分类测试计算的准确率和率对折交叉验证数据重复至，第次实验选择切分的第个个样本子集作为测试集计算折交叉验证的平均误差，保存每次的模型参数对不同的进行实验，得到最大准确率计算量最小的模型。通过使用多个训练集进行训练得到最佳参数。对使用和不使用的情况都进行了训练实验并对比其准确率主成分分析主要用来进行特征提取，算法实现如下计算训练样本数据集在每个维度的平均值，再将训练样本的值减去该平均值计算协方差矩阵，的特征向量以及的本征值，如所示对特征向量和特征值进行排序，选择前个特征向量。通过训练集乘前个特征向量，将原始样本集投影到维空间。交叉验证在模式识别模型的训练和性能评估中，验证是重要的环。用训练集训练模型，用测试集对模型进行评估。通过验证可以有效防止图中的输出即为该分类器的输入。隐层的神经元是根据实验，进行交叉验证，选择准确率最高的结点数组成。通过前向传播算法，对数字进行分类，输出到对应的输出层神经元。根据这个输出神经元的值，选择值最高的神经元对应的数字作为分类器的输出。基于的神经网络手写数字识别方法研究论文原稿。首先，将权值初始化为之间的随机值。通过如所示激活函数来比较不同函数的准确率。通过前向传播计算隐层和输出层的实际输出研究论文原稿。主成分分析主要用来进行特征提取，算法实现如下计算训练样本数据集在每个维度的平均值，再将训练样本的值减去该平均值计算协方差矩阵，的特征向量以及的本征值，如所示对特征向量和特征值进行排序，选择前个特征向量。通过训练集乘前个特征向量，将原始样本集投影到维空间。交叉验证在模式识别模型的训练和性能评估中，验证是重要的环。用训练集训练模型，用测试集对模型进行评估。通率更高。结语从最后的验证结果看出，采用的单隐层神经网络系统识别准确率接近，且大大降低了计算量，这对该模型运行的平台的要求不高，降低了部署成本。约有的误分类，这主要是由书写模糊和噪音造成的。下步要对模糊书写不同的书写习惯的识别进行研究，以便更好地进行识别。此外，噪音消除方面的研究也是下步研究的个方向。参考文献唐世豪基于的手写数字识别分析通讯世界，张持健，刘雪，张贺，张燕习等基于和非线性的小基于的神经网络手写数字识别方法研究论文原稿，然后通过该输出值和期望的输出值计算误差梯度。然后从后往前逐层传播输出误差，并用该误差修正权值。用训练样本集中的所有样本重复该过程。通过这个迭代过程，可以最小化误差。其中，为激活函数的输入值，为神经元个数，是第个神经元的输入值，是连接到神经元的第个权值，是神经元的阈值。神经元的输入值，是连接到神经元的第个权值，是神经元的阈值。折交叉验证做法如下随机将数据集平均分为个互不相交的子集，用其中的个子集作为训练集，用剩下的个子集作为测试集训练测试数据的选择方式有种，用这种数据对模型进行训练测试分别得到个模型最后在这个模型中选择个最优的模型。分类器设计该神经网络分类器采用单隐层神经网络，由层构成输入层隐层以及输出层。输入为个神经元，隐层为个神经元，输出层为个神经元。量为，即神经网络有个输入节点，个隐层节点和个输出节点。不使用时，迭代次，交叉验证平均准确率，用时秒。使用时，将特征向量从维降低到维，大大降低了计算量。通过实验发现，个特征覆盖了的方差，个特征覆盖了的方差，个特征覆盖了的方差。使用时，迭代次，交叉验证平均准确率，用时秒。从实验结果分析，选择了，隐层神经元数量为，迭代次数为的模型。通过对比使用和不使用的模型的训练时间，可以看出在准确率基过验证可以有效防止模型过拟合和欠拟合的情况发生。首先，将权值初始化为之间的随机值。通过如所示激活函数来比较不同函数的准确率。通过前向传播计算隐层和输出层的实际输出值，然后通过该输出值和期望的输出值计算误差梯度。然后从后往前逐层传播输出误差，并用该误差修正权值。用训练样本集中的所有样本重复该过程。通过这个迭代过程，可以最小化误差。其中，为激活函数的输入值，为神经元个数，是第。基于的神经网络手写数字识别方数据人脸识别无线电通信技术，张行文，董元和基于多层感知机网络的手写数字识别算法电脑知识与技术本相同的情况下，使用可以减少接近的计算时间。经过交叉验证，分别选择了不使用和使用的最佳模型。再用数据集的测试集数据对该模型进行验证。为了取得更好的结果，将隐层的神经元数量分别增加到进行训练并用这个样本进行验证测试，分别得到了以及的准确率。对于不使用的模型，模型训练的时间为秒。对于使用的模型，模型训练的时间为秒。在本次实验中，使用的神经网络可以减少约的计算时间，且识别准基于的神经网络手写数字识别方法研究论文原稿至重复次对个样本重复执行至用模型对剩下的个样本进行分类测试计算的准确率和率对折交叉验证数据重复至，第次实验选择切分的第个个样本子集作为测试集计算折交叉验证的平均误差，保存每次的模型参数对不同的进行实验，得到最大准确率计算量最小的模型。通过使用多个训练集进行训练得到最佳参数。对使用和不使用的情况都进行了训练实验并对比其准确率的差别。不使用时，实验过程与使用的过程样，只是输入的如图所示。不同的人写数字的风格不同，写的大小也不同。因此，在进行分类之前要对原始数据进行预处理。首先，要将原始数据进行标准化处理以消除数据中的噪音，得到组同格式的数据集。的数据的每个样本的尺寸都是致的，通过将每个像素的灰度值除以，就将所有的数值都归化为之间的值。通過使用将个特征压缩为个特征，并将这个特征作为神经网络的输入。神经网络的十个输出的标签分别为十个数字。数据集训练样本数量大，。基于的神经网络手写数字识别方法研究论文原稿。不同的人写数字的风格不同，写的大小也不同。因此，在进行分类之前要对原始数据进行预处理。首先，要将原始数据进行标准化处理以消除数据中的噪音，得到组同格式的数据集。的数据的每个样本的尺寸都是致的，通过将每个像素的灰度值除以，就将所有的数值都归化为之间的值。通過使用将个特征压缩为个特征，并将这个特征作为神经网络的输入。在本次实验中，使用的神经网络可以减少约的计算时间，且识别准确率更高。结语从最后的验证结果看出，采用的单隐层神经网络系统识别准确率接近，且大大降低了计算量，这对该模型运行的平台的要求不高，降低了部署成本。约有的误分类，这主要是由书写模糊和噪音造成的。下步要对模糊书写不同的书写习惯的识别进行研究，以便更好地进行识别。此外，噪音消除方面的研究也是下步研究的个方向。参考文献唐世豪基于的手写数字识别分析的差别。不使用时，实验过程与使用的过程样，只是输入的数量为，即神经网络有个输入节点，个隐层节点和个输出节点。不使用时，迭代次，交叉验证平均准确率，用时秒。使用时，将特征向量从维降低到维，大大降低了计算量。通过实验发现，个特征覆盖了的方差，个特征覆盖了的方差，个特征覆盖了的方差。使用时，迭代次，交叉验证平均准确率，用时秒。从实验结果分析，选择了，隐层神经元数量为，迭代次数为的模型。通止模型过拟合和欠拟合的情况发生。数据集训练样本数量大，实验采用折交叉验证，将个训练样本且分为个子集，每个子集有个样本。进行次交叉验证，最后得到个模型，具体步骤如下开始第次实验初始化分类器的参数用随机数初始化各个神经元连接的权值，设臵隐层神经元，迭代次数，以及来自输出值的输入的数量从个训练样本中选择个样本，并将该样本传给分类器分类器计算出输出值如果的值和的期望值，即真实值不同，计算两者