手写数字识别数据集简介 MNIST数据集(修改的国家标准与技术研究所——Modified National Institute of Standards and Technology),是一个大型的包含手写数字图片的数据集。该数据集由0-9手写数字 ...
. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念。 a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接。可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m 对应区域的三个节点相连接。这个局部范围也叫感受野。第二个特性是相同颜色的线条代表了 ...
2013-07-21 10:24 0 4711 推荐指数:
手写数字识别数据集简介 MNIST数据集(修改的国家标准与技术研究所——Modified National Institute of Standards and Technology),是一个大型的包含手写数字图片的数据集。该数据集由0-9手写数字 ...
基于CNN的手写数字识别程序 一、数据准备 训练及测试数据采用Tensorflow官方提供的MNIST数据集,具体内容如下表所示: 文件 内容 图片信息 大小为28*28的灰度手写数字图像,数字 ...
所学的任务。深度学习与此也非常相似。它针对不同类型的问题使用不同类型的神经网络体系结构。对象识别,图像和 ...
导入模块: 下载手写数据集: 训练数据60000个,长度和宽度都是28,标签也是6000个。 测试数据10000个。 图形化数据集,查看前10个数据集: 数据预处理: 将features以reshape转化 ...
程序来自莫烦Python,略有删减和改动。 import os import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Da ...
Tensorflow+CNN下的mnist数据集手写数字识别 加载数据集 MNIST数据集包含55000个训练样本,10000个测试样本,还有5000个交叉验证数据样本。 输入:加载的每个手写数字图像是28 x 28像素大小的灰度图像。为了简化起见,将28x28的像素点展开为一维 ...
目录 一、背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二、方法和原理 2.1 部署网络模型 ...
一、准备工作 1.打开本链接,其中代码可以直接粘贴使用。 2.打开 anaconda prompt安装图像识别需要的库 3.将桌面的 mnist数据集拷贝到 Jupyter Notebook默认工作路径(我的文档)。 4.打开 ...