void test_mnist() { input.clear(); target.clear(); vector index; auto btol = [&](char *p) { swap(p[0], p[3]), swap(p[1], p[2]); }; int row, column, magic, data_size, trash; int hid_size = 20, out_size = 10; double low = 0.1, high = 0...-Go服务器开发

这段代码是一个简单的使用BP神经网络进行手写数字识别（MNIST）的示例。下面是对代码的解释：

读取训练数据：
- 打开并读取图像文件 “train-images.idx3-ubyte”，获取图像的行、列信息和数据大小。
- 将每个图像像素归一化到 [0, 1] 范围内，并存储在 input 向量中。
读取标签数据：
- 打开并读取标签文件 “train-labels.idx1-ubyte”，获取标签数据大小。
- 将标签值存储在 index 向量中。
构造目标输出：
- 创建一个矩阵 target，其中每一行表示一个目标输出向量。该矩阵有10行（因为有10个数字），每行都是全零，只有对应数字位置上为高值。
创建 BPNN 对象并进行学习：
- 创建一个具有指定输入层节点数、隐藏层节点数和输出层节点数的 BPNN 对象。
- 设置学习率和动量参数。
- 使用输入数据和目标输出数据进行训练，返回累积误差。
测试数据：
- 清空输入向量 input 和索引向量 index。
- 打开并读取测试图像文件 “t10k-images.idx3-ubyte” 和测试标签文件 “t10k-labels.idx1-ubyte”。
- 将测试图像数据和标签数据存储在 input 和 index 中。
对测试数据进行预测：
- 对每个测试样本，使用训练好的 BPNN 模型进行前向计算，并找到最大值对应的索引位置。
- 如果预测结果与真实标签相符，则正确计数加一。
输出准确率：
- 根据预测结果和真实标签的匹配情况，输出模型在测试数据集上的准确率。