[BPnet识别MNIST03]MNIST数据降维以及神经网络建立
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写在前面
之前已经完成了MNIST数据的获取,机器学习的数据预处理中包括数据清理(离散缺失值等处理),数据合成(将多个数据集合成单个数据集等处理),数据归约(降维等操作),数据变换(归一化等操作),MNIST数据集已经将数据清理,数据合成做好了,因此我们还需要做的就是数据归约和数据变换了,今天这篇文章主要进行数据降维的分析以及神经网络的建立。
正文
主要内容在我的古月居博客:
[BPnet识别MNIST03]MNIST数据降维以及神经网络建立
MNIST图片
首先我们来看一下MNIST数据集里的图片:
可以看到图片的灰度图如上,那么我再打印一下图片矩阵数据:
可以看到图像矩阵里面的数值都是0~255的,看一下程序中图片矩阵的存储类型:
从输出中我们可以看出来图片矩阵都是numpy的二维数组。
前馈神经网络确立
数据降维
if __name__ == '__main__':
# print()
arr = np.arange(20).reshape(4, 5)
print(arr)
img_temp_row = arr.flatten() # Convert to a one-dimensional vector
img_temp_line = (arr.T).flatten()
print(img_temp_row)
print(img_temp_line)
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以上是关于[BPnet识别MNIST03]MNIST数据降维以及神经网络建立的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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