Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别
如果需要源码，请在下方评论区留下邮箱，我看到就会发过去一、神经网络的构建(1)：构建神经网络层次结构由训练集数据可知，手写输入的数据维数为784维，而对应的输出结果为分别为0-9的10个数字，所以根据训练集的数据可知，在构建的神经网络的输入层的神经元的节点个数为784个，而对应的输出层的神经元个数为...
深度学习入门之Mnist
参看Deep learning from scratch,学习到反向传播网络后，把网络调通了，但是训练后损失函数减小，准确率没有变化，和瞎猜一样，是为什么呢？只有在看看各层缺少什么，关键是我的参数和书中例子差不多，到底是为什么呢？ 调试了一晚上，应该是反向传播的值为零了，梯度为零，参数没有调...
使用caffemodel模型（由mnist训练）测试单张手写数字样本
caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理，可以反馈识别率，但是看不到单张样本的识别效果，这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字，然后使用caffemodel模型识别。1. 打开画图工具，设置画板宽高为28*28，然后分别画出0~9的数字，分别保存为0~9.bmp文件。宽...
详解 MNIST 数据集
MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: Trainin...
MNIST机器学习
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：1. MNIST数据集MNIST，是不是听起来特高端大气，不知道这个是什么东西？== 手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集 ==MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website自动下载和安装这个数据集的p...
MXNet学习～第一个例子～跑MNIST
一个门外汉写的MXNET跑MNIST的例子，三层全连接层最后验证率是97%左右，毕竟是第一个例子，主要就是用来理解MXNet怎么使用。#导入需要的模块import numpy as np #numpy只保存数值，用于数值运算，解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题import o...
芝麻HTTP：TensorFlow LSTM MNIST分类
本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法，RNN 相比 CNN 来说，速度可能会慢，但可以节省更多的内存空间。初始化首先我们可以先初始化一些变量，如学习率、节点单元数、RNN 层数等：learning_rate = 1e-num_units =num_layer =in...
Tensorflow中使用CNN实现Mnist手写体识别
本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构，稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构，构造一个两层卷积神经网络，神经网络的结构如下图所示：输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出第一层卷积利用5*5的patch，32个卷积核，可以计算...
Tensorflow 改进的MNIST手写体数字识别
上篇简单的Tensorflow解决MNIST手写体数字识别可扩展性并不好。例如计算前向传播的函数需要将所有的变量都传入，当神经网络的结构变得复杂、参数更多时，程序的可读性变得非常差。而且这种方式会导致程序中有大量的冗余代码。还有就是由于没有持久化训练好的模型。当程序退出时，训练好的模型就无法再使...
全面理解主成分分析（PCA）和MNIST数据集的Python降维实现
注：本博文为原创博文，如需转载请注明原创链接！！！ 这篇博文主要讲述主成分分析的原理并用该方法来实现MNIST数据集的降维。一、引言 主成分分析是一种降维和主成分解释的方法。举一个比较容易理解的例子，如果将三维世界的可乐罐子踩一脚变成二维的，踩的过程就是降维。可以有很多种方法，比如将可乐...
tensorflow mnist read_data_sets fails
下载处理mnist数据时出现如下错误VisibleDeprecationWarning: converting an array with ndim > 0 to an index will result in an error in the future解决方法：在input_data.py...
tensorflow学习三:通过mnist来理解深层神经网络的及优化问题
1、神经网络结构 深度神经网络是非线性的、含有多个隐层的神经网络。 1.1、非线性 神经网络为什么强调非线性？ 只通过线性的变换，任意层的全链接神经网络和单层的神经网络模型的表达能力没有任何的区别，他们都是线性的模型。多个线性的层也只表达了一层的效果。 激活函数实现去线性化 如果每一个神...
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、生成对抗网络的概念 生成对抗网络(GANs，Generative Adversarial Nets),由Ian Goodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质...
TensorFlow技术解析与实战学习笔记（13）------Mnist识别和卷积神经网络AlexNet
一、AlexNet：共8层：5个卷积层（卷积+池化）、3个全连接层，输出到softmax层，产生分类。论文中lrn层推荐的参数：depth_radius = 4，bias = 1.0 , alpha = 0.001 / 9.0 , beta = 0.75lrn现在仅在AlexNet中使用，主要是别的...
Pytorch框架训练MNIST数据集
代码：import torchfrom torchvision import datasets, transformsimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch.autograd import Variablefrom dat...
caffe在windows编译project及执行mnist数据集測试
caffe在windows上的配置和编译能够參考例如以下的博客：http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45036993http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45048871http...
kaggle+mnist实现手写字体识别
这篇文章主要为大家详细介绍了kaggle+mnist实现手写字体识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
手写数字识别mnist测试集上正确率很高，自己写的数字识别很差
手写数字识别mnist测试集上正确率很高，为什么自己用画图软件写的28x28像素的数字识别很差15 个解决方案 #1 你调试参数是按照mnist来的，哈哈 我猜测 ...
一小时学会TensorFlow2之Fashion Mnist
这篇文章主要介绍了TensorFlow2之Fashion Mnist，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
卷积神经网络识别Mnist图片
利用TensorFlow1.0搭建卷积神经网络用于识别MNIST数据集，算是深度学习里的hello world吧。虽然只有两个卷积层，但在训练集上的正确率已经基本达到100%了。 代码如下： # Auther:Chazfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist ...