C＋实现神经网络系列预告

由来

自己动手写一个最简单的BP神经网络练练手的想法由来已久，结果由于能力有限，不光是编程能力还有理论方面的能力都有限，一直推了好久才真正的开始。

其实很多坑必须要自己亲自踩过之后才能明白。在我看来，我现在这个过程就是在踩坑的过程。在不断犯错和改错中提高。在这里记录下自己的踩坑过程。

依赖

项目中用到的除了标准库就是OpenCV的core模块。毕竟还是对opencv最熟悉，而且神经网络中最多的就是矩阵运算，而opencv的Mat类确实灰常强大。放着不用简直浪费。

简介

这是一个练手性质的小项目，而且重复造轮子，目的是为了加深自己对于神经网络的理解，以及提升自己的调参技巧和编程能力。

我是一边学习理论和编程技术，一边写程序就我现在写出来的内容来说，已经不止三层的BP神经网络了，理论上是可以有N层的。只是随着层数的加深训练时候不可避免地会出现一些“梯度弥散”之类的现象。

大家都说MNIST手写数字识别是神经网络领域的Hello World，我也不例外，第一个测试的例子还是用的手写数字识别。在用一千样本（800训练，200测试，用这么少的原因是自己的地电脑太low了）的测试中，正确率85%左右，增加训练样本可以增加正确率。作为对比，TensorFlow官方教程中，如果我没记错的话，动用CNN之前是92%左右的正确率，用的是全部的MNIST数据。

如果有入门比我还晚的人能从中学到一些东西，不胜欣喜。如果有哪位大神偶然路过，能指点一二，简直是再好不过了。

代码片段

先放一段代码试一下新编辑器的代码显示效果。

源码链接