Проект реализует MLP (сеть с прямыми связями) и обучение методом обратного распространения ошибки.

Теперь можно использовать ваш датасет MNIST напрямую:

• выберите папку с файлами:
  • train-images-idx3-ubyte (или .gz)
  • train-labels-idx1-ubyte (или .gz)
  • t10k-images-idx3-ubyte (или .gz)
  • t10k-labels-idx1-ubyte (или .gz)
• нажмите «Обучить на MNIST»;
• в журнале отобразятся accuracy на train/test.

• обучение на пользовательской папке эталонов (подпапки = классы);
• обучение на MNIST;
• распознавание изображения из файла;
• распознавание случайного изображения из выбранной папки;
• рисование цифры на холсте + кнопки:
  • Очистить
  • Распознать рисунок

• активация: sigmoid, tanh, arctan;
• скрытые слои: например 128,64;
• learning rate: 0.01, 0.05, 0.1;
• epochs;
• batch size.

python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 pattern_recognition_nn.py