NumPy 手写神经网络训练 MNIST，准确率 95.9%
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NumPy 手写神经网络训练 MNIST，准确率 95.9%
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AI 综述
作者用 NumPy 从零实现了一个 784→30→10 结构的 MNIST 手写数字分类网络，测试集准确率达到 95.90%。 网络采用 Sigmoid 激活函数与二次损失，以 0.1 的学习率进行 10 轮单样本随机梯度下降训练；完整代码保存在 neural_network_numpy.py 中，普通 CPU 即可快速完成训练。
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最新进展10月20日 13:33
从 3Blue1Brown 到 NumPy：手写一个神经网络训练 MNIST报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- 掘金从 3Blue1Brown 到 NumPy：手写一个神经网络训练 MNIST
作者用 NumPy 从零实现了一个 784→30→10 结构的 MNIST 手写数字分类网络，测试集准确率达到 95.90%。网络采用 Sigmoid 激活函数与二次损失，以 0.1 的学习率进行 10 轮单样本随机梯度下降训练。完整代码保存在 neural_network_numpy.py 中，普通 CPU 即可快速完成训练。
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