文档介绍：基于BP神经网络的数字识别探究
王赞
（山东女子学院数据科学与计算机学院，济南250000）
摘要：论述使用BP神经网络模型来实现数字识别的过程，通过梯度下降法来调整各神经网络层之间
的权重值与偏置值。介绍了人工神经网络、神经元模型、激活函数等相关基本概念，并详细叙述了 BP
算法的实现原理，以Python语言展示训练效果，大量数据作为训练集和测试集，以此来测试该模型所
识别数字的精确度。实验结果表明，所设置BP神经网络的数字识别模型平均识别率约为92%，可认为
其具有实际应用价值，同时论证了该技术在实际操作中的可行性。
关键词：BP神经网络；手写数字识别；权重迭代；梯度下降
1 概述可以提高网络的收敛速度。在求解机器学****相关算法的
误差反向传播算法（Error Back Propagation Train 模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降是最常采用
ing）, 简称BP算法，系统地解决了多层神经网络隐藏层的方法之一。
连接权学****问题，并在数学上给出了完整的公式推导与 3多元函数的链式法则
理论证明。人们把采用这种算法进行误差校正的多层前链式法则是微积分中的求导法则，用于求一个复合
馈网络称为BP网。函数的导数，是在微积分的求导运算中一种常用的方
2相关知识法。复合函数的导数将是构成复合这有限个函数在相应
（1）人工神经网络：人工神经网络具有抗干扰性点的导数的乘积，就像锁链一样一环套一环，故称链式
强、容错性高、并行分布式处理、自组织学****等特点。法则。
经过几十年的发展，其理论在模式识别、自动控制、信先来看一个二元函数的例子：若已知二元函数2=
号处理、辅助决策等众多研究领域取得了广泛的成功。 f（u, v） , z是u, v的函数，但若u和v都又是x和y的函
这里着重强调一下，人工神经网络就好比是人工智能的数，则z最终是x和y的函数，即z（x, y）