# MLPNumberClassifier

**Repository Path**: zeng-jiping/MLPNumberClassifier

## Basic Information

- **Project Name**: MLPNumberClassifier
- **Description**: 深度学习-神经网络

多层感知器（MLP）的手写体数字识别算法
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-05-29
- **Last Updated**: 2023-05-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 深度学习

## README

# MLPNumberClassifier

#### 介绍

深度学习-神经网络

多层感知器（MLP）的手写体数字识别算法

#### 软件架构

通过输入层，隐藏层，输出层三个网络层组成，其中隐藏层可以有多层。
MLP神经网络属于前馈神经网络（Feedforward Neural Network）的一种。在网络训练过程中，需要通过反向传播算法计算梯度，将误差从输出层反向传播回输入层，用于更新网络参数。这个过程中需要使用反向传播算法来计算梯度，并且在某些类型的神经网络中，例如循环神经网络（RNN），也存在反馈回路。除了MLP，其他常见的前馈神经网络包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。


#### 使用说明

MLP 是最基本的神经网络模型之一，它的结构比较简单，易于理解和实现，同时又有很好的可扩展性和通用性，可以应用于分类、回归等多种任务。学习 MLP 之后，你可以进一步学习卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称 CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称 RNN），它们分别用于计算机视觉和自然语言处理等特定领域的问题。总之，建议先从 MLP 入手，逐渐深入学习其他类型的神经网络。