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本教程创建一个小的神经网络用于手写字符的识别。我们使用MNIST数据集进行训练和测试。这个数据集的训练集包含60000张来自500个人的手写字符的图像，测试集包含10000张独立于训练集的测试图像。你可以参看本教程的Ipython notebook。 本节中，我们使用CNN的模型助手来创建 ...

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 ...

在本篇博文当中，笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别，采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层（64个神经元）——全连接层（500个神经元）——softmax函数，最后得到分类的结果。Flatten层用于将池 ...

https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras实现MNIST手写数字识别 MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standards ...

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 （1）权重初始化 （2）卷积和池化 （3）搭建卷积层 ...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6874699.html 前言 本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。所以不会对算法进行详细介绍，主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法 ...