tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络-学习笔记
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 ...
原文：基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个包含一个隐含层的全连接神经网络
包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下： 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例，以上结构的神经网络训练如下： 注意：权重向量初始化时使用tf.truncated normal，而不要使用tf.zeros 以上代码大概能得到 . 的准确率。 软件版本 TensorFlow . . Python . . ...
2017-11-19 17:49 0 2045 推荐指数：
相关推荐
【TensorFlow/简单网络】MNIST数据集-softmax、全连接神经网络，卷积神经网络模型
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 ...
tensorflow 全连接神经网络识别mnist数据
之前没有学过tensorflow，所以使用tensorflow来对mnist数据进行识别，采用最简单的全连接神经网络，第一层是784,（输入层）,隐含层是256，输出层是10 ，相关注释卸载程序中。 ...
TensorFlow 训练MNIST数据集（2）—— 多层神经网络
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 ...
TensorFlow训练MNIST数据集（3） —— 卷积神经网络
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 ...
如何使用numpy实现一个全连接神经网络？（上）
全连接神经网络的概念我就不介绍了，对这个不是很了解的朋友，可以移步其他博主的关于神经网络的文章，这里只介绍我使用基本工具实现全连接神经网络的方法。 所用工具： numpy == 1.16.4 matplotlib 最新版 我的思路是定义一个layer类，在这个类 ...
Tensorflow学习教程------利用卷积神经网络对mnist数据集进行分类_训练模型
原理就不多讲了，直接上代码，有详细注释。 结果 ...
pytorch(一) 实现一个隐层的全连接神经网络
torch.nn 实现 模型的定义，网络层的定义，损失函数的定义。 上面，我们使用parem= -= learning_rate* param.grad 手动更新参数。 使用torch.optim 自动优化参数。optim这个package提供了各种不同的模型优化方法，包括 ...