在上一篇《TensorFlow入门之MNIST样例代码分析》中，我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别。但是在实际运用中我们需要更有效率，更加灵活的代码。在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现，他将程序分为三个模块，分别是前向传播过程模块，训练模块和验证检测模块。并且在 ...

Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结 在上两篇文章中已经总结出了深层神经网络常用方法和Tensorflow的最佳实践所需要的知识点，如果对这些基础不熟悉，可以返回去看一下。在《Tensorflow：实战Google深度学习框架》这本书在第五章中给出了MNIST的例子代码，源码 ...

数据集 由Yann Le Cun建立，训练集55000，验证集5000，测试集10000，图片大小均为28*28 下载 train-images-idx3- ...

这几天想系统的学习一下TensorFlow，为之后的工作打下一些基础。看了下《TensorFlow:实战Google深度学习框架》这本书，目前个人觉得这本书还是对初学者挺友好的，作者站在初学者的角度讲解TensorFlow，所以比较容易理解。这篇博文主要是为了分析其中的一个经典代码，MNIST手写 ...

1. MNIST数据集 1.1 概述 　　Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集。本节介绍的是MNIST数据集，其功能都定义在mnist.py模块中。 MNIST是一个入门 ...

2017年2月16日，Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑，标志着它可以正式在生产环境放心使用。在国内，从InfoQ的判断来看，TensorFlow仍处于创新 ...

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 ...

自编码器可以用于降维，添加噪音学习也可以获得去噪的效果。 以下使用单隐层训练mnist数据集，并且共享了对称的权重参数。 模型本身不难，调试的过程中有几个需要注意的地方： 模型对权重参数初始值敏感，所以这里对权重参数w做了一些限制 需要对数据标准化 学习率设置合理 ...