python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

**Python 与深度学习 (一) : ANN 和 手写数字识别**

在过去的几年中，深度学习（Deep Learning）技术已经取得了巨大的进展，并且被广泛应用于各种领域，如图像处理、自然语言处理、自驾车等。在这些领域中，人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是深度学习的一个基本组成部分。ANN 是一种模仿人类大脑工作方式的计算模型，它可以从数据中学习并进行预测。

在本文中，我们将首先介绍什么是ANN，然后使用Python来实现一个简单的ANN，并且用它来进行手写数字识别（Handwritten Digit Recognition）。这个例子将帮助我们理解ANN的基本原理和如何应用它们。

###1. 人工神经网络 (Artificial Neural Network, ANN)

人工神经网络是模仿人类大脑工作方式的一种计算模型。它由多个节点（也称为神经元）组成，每个节点都可以接收输入信号，并根据这些信号进行输出。

ANN 的基本结构包括：

* **输入层**：接受原始数据的层。
* **隐含层**：处理和转换数据的中间层。
* **输出层**：产生预测结果的层。

###2. 手写数字识别 (Handwritten Digit Recognition)

手写数字识别是指使用计算机来识别手写数字的技术。这个例子将帮助我们理解ANN在实际应用中的作用。

####2.1 数据准备首先，我们需要准备一个数据集。这里，我们将使用MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology）数据集，这是一个常用的手写数字识别数据集。

# 导入必要的库import numpy as npfrom tensorflow.keras.datasets import mnist# 加载 MNIST 数据集(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将图像转换为28x28 的矩阵x_train = x_train.reshape(-1,28,28).astype('float32') /255.0x_test = x_test.reshape(-1,28,28).astype('float32') /255.0# 将标签转换为 one-hot 编码y_train = np.eye(10)[y_train]
y_test = np.eye(10)[y_test]

print("训练集大小：", x_train.shape)
print("测试集大小：", x_test.shape)

# 导入必要的库from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten# 构建 ANN 模型model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28,28)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

print("ANN 模型结构：")
model.summary()

# 训练模型history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))

print("训练完成！")