原文:深度网络实现手写体识别

基于自动编码机 autoencoder ,这里网络的层次结构为一个输入层,两个隐层,后面再跟着一个softmax分类器: 采用贪婪算法,首先把input和feature 看作一个自动编码机,训练出二者之间的参数,然后用feature 层的激活值作为输出,输入到feature ,即把feature 和feature 再看作一个自动编码机,训练出这两层之间的参数,这两步都没有用到分类标签,所以是无监督 ...

2014-10-23 10:45 0 4889 推荐指数:

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深度学习-mnist手写体识别

mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载,网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分:55000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test)。每一个MNIST数据 ...

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tensorflow实现Minist手写体识别

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基于TensorFlow简单实现手写体数字识别

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pytorch实现MNIST手写体识别(全连接神经网络

环境: pytorch1.1  cuda9.0  ubuntu16.04 该网络有3层,第一层input layer,有784个神经元(MNIST数据集是28*28的单通道图片,故有784个神经元)。第二层为hidden_layer,设置为500个神经元。最后一层是输出层,有10个神经元(10 ...

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卷积神经网络入门:LeNet5(手写体数字识别)详解

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TensorFlow 手写体数字识别

TensorFlow 手写体数字识别 以下资料来源于极客时间学习资料 • 手写体数字 MNIST 数据集介绍 MNIST 数据集介绍   MNIST 是一套手写体数字的图像数据集,包含 60,000 个训练样例和 10,000 个测试样例, 由纽约大学 ...

Fri Jul 26 12:07:00 CST 2019 1 380
libsvm Minist Hog 手写体识别

统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本 ...

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