其中: 1、 VGG 网络以及从 2012 年以来的 AlexNet 都遵循现在的基本卷积网络的原型布局:一系列卷积层、最大池化层和激活层,最后还有一些全连接的分类层。 2、 ResNet 的作者将这些问题归结 ...
基于 神经网络和深度学习 这本绝好的教材提供的相关资料和代码,我们自己动手编写 随机取样的梯度下降神经网络 。为了更好地说明问题,我们先从简单的开始: sigmod函数,基本上就是基于定义的 helper函数 计算sigmoid,这个函数来自定义 def sigmoid z : return . . np.exp z 计算sigmoid的导数,这个函数可以被证明 def sigmoid prime ...
2018-04-04 20:17 0 895 推荐指数:
其中: 1、 VGG 网络以及从 2012 年以来的 AlexNet 都遵循现在的基本卷积网络的原型布局:一系列卷积层、最大池化层和激活层,最后还有一些全连接的分类层。 2、 ResNet 的作者将这些问题归结 ...
Python语言编写BP神经网络 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 阅读数 3135 人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度 ...
记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对。 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码。 mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个。 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000 ...
记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对。 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码。 mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个。 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000 ...
在net.py里面构造网络,网络的结构为输入为28*28,第一层隐藏层的输出为300, 第二层输出的输出为100, 最后一层的输出层为10, net.py main.py 进行网络的训练 ...
MNIST手写体数字识别是神经网络的一个经典的入门案例,堪称深度学习界的”Hello Word任务”。 本博客基于python语言,在TensorFlow框架上对其进行了复现,并作了详细的注释,希望有参考作用。 import tensorflow as tf from ...
利用TensorFlow1.0搭建卷积神经网络用于识别MNIST数据集,算是深度学习里的hello world吧。虽然只有两个卷积层,但在训练集上的正确率已经基本达到100%了。 代码如下: 训练一共训练了3个多小时,训练效果应当很棒。 但在测试集上,由于一次直接读入10000 ...