最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助。 加一些简单的说明 ...
.数据准备 样本数据获取忽略,实际上就是将 的图片上数字格式化成一个向量,如下: 本demo所有样本数据都是基于这种格式的 训练数据:将图片数据转成 的数组,作为一个训练数据。 训练数据集:https: github.com zimuqi machine Learning tree master ch trainingDigits 测试数据集:https: github.com zimuqi m ...
2017-07-30 18:18 0 2861 推荐指数:
最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助。 加一些简单的说明 ...
手写数字识别是机器学习里面的一个经典问题,今天就这一段时间学习的机器学习,花一个下午茶的时间,试试机器学习。 首先数据库是在MNIST(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)下载下来的。下载下来的数据如下图所示。官方有给出数据怎么读取,我自己没有仔细看,因为我看到 ...
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 ...
看了几天的BP神经网络,总算是对它有一点点的理解了。今天就用python搭建了一个模型来实现手写数字的识别。 一、BP神经网络简介 BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的一种神经网络。BP神经网络算法的基本思想是学习过程 ...
提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线( ...
训练第一个AI模型:MNIST手写数字识别模型。MNIST是一个经典的手写数字数据集,来自美国国家标准与 ...
原文链接:https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...
手写数字数据集 # 导入手写数据集 from sklearn.datasets import load_digits data = load_digits() print(data) 图片数据预处理 x:归一化MinMaxScaler() y ...