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 ...
这个是树莓派上运行的, opencv opencv提供了一张手写数字图片给我们,如下图所示,可以作为识别手写数字的样本库。 到 共十个数字,每个数字有五行,一行 个数字。首先要把这 个数字截取出来。 图片大小为 ,则每个数字块大小为 。 .截取样本并存储 以下代码为截取以上数字并将其存储在矩阵中的过程 训练的数据,一般都会是两个矩阵,一个矩阵存放着数据图像,另一个矩阵存放数据图像对应的数字 .处理 ...
2016-12-19 23:25 0 7393 推荐指数:
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阅读本文约“2.2分钟” TensorFlow框架 ——TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统 ——可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域 ——TensorFlow是将复杂 ...
本案例采用的是MNIST数据集[1],是一个入门级的计算机视觉数据集。 MNIST数据集已经被嵌入到TensorFlow中,可以直接下载和安装。 此时,文件名为MNIST_data的 ...
手写数字。难度不是很大,主要是对keras框架中语句的调用,以及参数的改写(keras已经把深度学习中 ...
第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。 这是 ...
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 ...
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feature1看作一个自动编码机,训练 ...
介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 keras常用模块的简单介绍 'Input','Model','Sequential',这三个模块是以前老的接口,新的版本已经将它们融合到后面的模块当中 以'__'开头的模块是一些 ...