模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站 ...
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 张来自 个人的手写字符的图像,测试集包含 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的模型助手来创建网络并初始化参数。首先import所需要的依赖库。 数据准备 我们会跟踪训练过程的数据,并保存到一个本地的文件夹。我们需要先设置一 ...
2017-05-08 14:31 5 703 推荐指数:
模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站 ...
这是个分类应用入门:使用softmax分类,简单来说就是概论转化为0-1区间的一个数字 读取数据集 独热编码(one hot encoding) 一种稀疏向量,其中:一个元素设为1,所有其他元素均设为0 独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符 ...
标题介绍运行环境了win7 看网上好多keras识别minist 但是一般由于版本问题,无法直接用,,,这里还要特别感谢keras中文文档作者(三当家SCP)。教程整的非常好。还有就是最好你在安装anaconda 之前把原来安装过的PY卸载掉,要不然安装mingw ...
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 ...
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 ...