原理就不多讲了,直接上代码,有详细注释。 结果 ...
首先是不含隐层的神经网络, 输入层是 个神经元 输出层是 个神经元 代码如下 结果如下 接下来是含一个隐层的神经网络,输入层是 个神经元,两个隐层都是 个神经元,输出层是 个神经元,迭代 次,最后准确率在 左右,汗。。。。准确率反而降低了,慢慢调参吧 ...
2017-10-07 20:47 1 4121 推荐指数:
原理就不多讲了,直接上代码,有详细注释。 结果 ...
在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔 ...
前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%。在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升。这次将采用卷积神经网络继续进行测试。 1、模型基本结构 如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层)。其中卷积层 ...
网络结构: 代码如下: 测试的误差和准确率: Final test loss and accuracy : [1.3201157276447002, 0.80188304] 下一次更新:LSTM情感分类问题 ...
初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先 ...
1、MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签;共有10000 ...
这次我们将建立一个卷积神经网络,它可以把MNIST手写字符的识别准确率提升到99%,读者可能需要一些卷积神经网络的基础知识才能更好的理解本节的内容。 程序的开头是导入TensorFlow: import tensorflow as tf from ...
tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践:tensorflow笔记”的学习笔记, 感谢曹老师 前期准备:mnist数据集下载,并存入data目录: 文件列表:四个文件,分别为训练和测试集数据 Four files ...