Нейронную

Проект нейронной сети на Python 
175

---

Далее мы займемся решением одной конкретной задачи: обучение 
нейронной сети распознаванию рукописных цифр.
Набор рукописных цифр MNIST
Распознавание текста, написанного от руки, — это настоящий вы­
зов для испытания возможностей искусственного интеллекта, по­
скольку эта проблема действительно трудна и размыта. Она не столь 
ясная и четко определенная, как перемножение одного множества 
чисел на другое.
Корректная классификация содержимого изображений с помо­
щью компьютера, которую часто называют распознаванием обра­
зов, десятилетиями выдерживала атаки, направленные на ее разре­
шение. В последнее время в этой области наблюдается значительный 
прогресс, и решающую роль в наметившемся прорыве сыграли тех­
нологии нейронных сетей.
О трудности проблемы можно судить хотя бы по тому, что даже 
мы, люди, иногда не можем договориться между собой о том, какое 
именно изображение мы видим. В частности, предметом спора может 
послужить и написанная неразборчивым почерком буква. Взгляните 
на следующую цифру, написанную от руки. Что вы видите: 4 или 9?
Существует коллекция изображений рукописных цифр, используе­
мых исследователями искусственного интеллекта в качестве популяр­
ного набора для тестирования идей и алгоритмов. То, что коллекция из­
вестна и пользуется популярностью, означает, что никому не составит 
труда проверить, как выглядит самая последняя из его безумных идей 
по сравнению с идеями других людей (т.е. различные идеи и алгорит­
мы тестируются с использованием одного и того же тестового набора).
176 
Глава 2. Создаем нейронную сеть на Python

---

Этим тестовым набором является база данных рукописных цифр 
под названием “ MNIST” , предоставляемая авторитетным исследо­
вателем нейронных сетей Яном Лекуном для бесплатного всеобщего 
доступа по адресу