Python利用全连接神经网络求解MNIST问题详解
这篇文章主要介绍了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题,结合实例形式详细分析了单隐藏层神经网络与多层神经网络,以及Python全连接神经网络求解MNIST问题相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
TensorFlow之DNN（二）：全连接神经网络的加速技巧(Xavier初始化、Adam、Batch Norm、学习率衰减与梯度截断)
在上一篇博客《TensorFlow之DNN（一）：构建“裸机版”全连接神经网络》中，我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型，没有运用加速技巧（小批量梯度下降不算哦）和正则化方法，通过减小batch size，也算得到了一个还可以的结果。那个网络只有两层，而且MINIST数据集...
Tensorflow 多层全连接神经网络
本节涉及：身份证问题单层网络的模型多层全连接神经网络激活函数 tanh身份证问题新模型的代码实现模型的优化一、身份证问题身份证号码是18位的数字【此处暂不考虑字母的情况】，身份证倒数第2个数字代表着性别。奇数，代表男性，偶数，代表女性假设事先不知道这个规则，但收集了足够多的身份证及相应的性别信息。希...
【TensorFlow/简单网络】MNIST数据集-softmax、全连接神经网络，卷积神经网络模型
初学tensorflow，参考了以下几篇博客：soft模型tensorflow构建全连接神经网络tensorflow构建卷积神经网络tensorflow构建卷积神经网络tensorflow构建CNN[待学习]全连接+各种优化[待学习]BN层[待学习]先解释以下MNIST数据集，训练数据集有55,00...
基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个包含一个隐含层的全连接神经网络
包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下：包含一个隐含层的神经网络结构图以MNIST数据集为例，以上结构的神经网络训练如下：#coding=utf-8from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow ...
深度学习tensorflow实战笔记（1）全连接神经网络（FCN）训练自己的数据（从txt文件中读取）
1、准备数据把数据放进txt文件中（数据量大的话，就写一段程序自己把数据自动的写入txt文件中，任何语言都能实现），数据之间用逗号隔开，最后一列标注数据的标签（用于分类），比如0,1。每一行表示一个训练样本。如下图所示。其中前三列表示数据（特征），最后一列表示数据（特征）的标签。注意：标签需要从0开...
MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（三）
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com在前两篇文章MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（一）、MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNe...
如何使用numpy实现一个全连接神经网络？（上）
全连接神经网络的概念我就不介绍了，对这个不是很了解的朋友，可以移步其他博主的关于神经网络的文章，这里只介绍我使用基本工具实现全连接神经网络的方法。所用工具：numpy == 1.16.4matplotlib 最新版我的思路是定义一个layer类，在这个类里边构建传播的前向传播的逻辑，以及反向传播的逻...
TensorFlow之DNN（一）：构建“裸机版”全连接神经网络
博客断更了一周，干啥去了？想做个聊天机器人出来，去看教程了，然后大受打击，哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了。本来如意算盘打得挺响，作为一个初学者，直接看项目（不是指MINIST手写数字识别这种），哪里不会补哪里，这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识，还知道如何在具体项目...
tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络-学习笔记
tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络——学习曹健老师“人工智能实践：tensorflow笔记”的学习笔记， 感谢曹老师前期准备：mnist数据集下载，并存入data目录：文件列表：四个文件，分别为训练和测试集数据Four files are available on 官网 ...
关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解
今天小编就为大家分享一篇关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
【Code】numpy、pytorch实现全连接神经网络
"""利用numpy实现一个两层的全连接网络网络结构是：input->(w1)fc_h->relu->(w2)output数据是随机出的"""importnumpyasnp#维度和大小参数定义batch_size=64input_dim=1000output_dim=10hidde...