tensorflow学习笔记五：mnist实例--卷积神经网络(CNN）
mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： 定义四个函数，分别用于初始化权值W，初始化偏置项b, 构建卷积层和构建池化层 ...
原文：tensorflow学习笔记四：mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试
刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络 CNN 是由简单的神经网络 NN 发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。 神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。 数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。借用极客学院的图表示如下： 其中，x ,x ,x 为输入数据 ...
2016-09-08 14:38 5 36054 推荐指数：
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