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基于 BP神经网络的手写体数字图像识别 摘要 1 引言图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题.大的一个领域就是知识图库（Ontology)，WordNet TEP部分情况下,在训练数据达到一定数量之前，越多的训练数据可以使逻辑回归算法的判断越精自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些特征解决问题.以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括和是一个非常有名的手写体数字识别数据集，被广泛用作机器学习的入门样例,它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据,每一张图片代表了09来BP2 运行环境 Matlab3 方法概述.这为输入值的运算单元,其输出为113 f()3T1 a x i 第 ilii来计算输出结果.h (x)W,b1986和神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算BP隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降，经过(权值和阈值）图 参考资料

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