Este projeto implementa uma rede neural para o reconhecimento de dígitos manuscritos, seguindo as instruções do e-book Neural Networks and Deep Learning. O objetivo principal deste projeto é educativo, visando aprofundar o conhecimento em aprendizado de máquina e redes neurais.
O projeto utiliza uma rede neural para classificar dígitos manuscritos de 0 a 9. Os dados utilizados são do conjunto de dados MNIST, que contém 60.000 imagens de treinamento e 10.000 imagens de teste de dígitos manuscritos.
main.ipynb: Contém o código fonte do modelo desenvolvido.mnist_loader.py: Contém as funcionalidades necessárias para carregar os conjuntos de dados para treinamento, teste e validação.mnist.pkl.gz: Contém o conjunto de dados do MNIST.README.md: Este arquivo.
Para executar este projeto, você precisará das seguintes bibliotecas:
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numpy -
random -
matplotlib -
mnist -
jupyter
Você pode instalar as dependências utilizando o pip:
pip install numpy random matplotlib