Projekte
← Zurück zu allen Projekten2026 / Live
MNIST Digit Recognition.
Bibliotheksfreies neuronales Netz in reinem TypeScript und JavaScript, das handgeschriebene Ziffern aus dem MNIST-Datensatz klassifiziert. Backpropagation und Forward-Propagation komplett von Hand implementiert.
- Rolle
- Autor
- Status
- Live
- Jahr
- 2026
Ein vollständiges neuronales Netz zur Ziffernerkennung, ohne TensorFlow, PyTorch oder eine andere ML-Bibliothek. Forward- und Backpropagation sind in TypeScript und JavaScript von Grund auf implementiert, inklusive Aktivierungsfunktionen, Loss-Berechnung und Gradient-Updates.
Das Trainings-Backend läuft auf Node.js, das Web-Frontend bietet ein HTML5-Canvas, auf das gezeichnete Ziffern in einem MNIST-konformen Schritt zentriert (Schwerpunkt-Normalisierung) und auf 28 mal 28 Pixel skaliert werden, bevor sie dem Netz vorgelegt werden.
Auf einem Split von 50’000 Trainings- und 9’000 Testbildern erreicht das Netz rund 95 Prozent Genauigkeit. Ein Lernprojekt, dessen Wert genau im Verzicht auf Frameworks liegt.