自己动手，编写神经网络程序，解决Mnist问题，并网络化部署-编写网络
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： 1、sigmod函数，基本上就是基于定义的； #########helper函数 ...
原文：自己动手，编写神经网络程序，解决Mnist问题，并网络化部署-5keras自带的模型之间的关系
其中： VGG 网络以及从 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。 ResNet 的作者将这些问题归结成了一个单一的假设：直接映射是难以学习的。而且他们提出了一种修正方法：不再学习从 x 到 H x 的基本映射关系，而是学习这两者之间的差异，也就是 残差 residual 。然后，为了计算 H x ，我们只需要 ...
2018-04-07 21:58 0 911 推荐指数：
相关推荐
keras与卷积神经网络（CNN）实现识别mnist手写数字
在本篇博文当中，笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别，采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层（64个神经元）——全连接层（500个神经元）——softmax函数，最后得到分类的结果。Flatten层用于将池 ...
用Keras实现MNIST手写数字识别（使用CNN:卷积神经网络）
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras实现MNIST手写数字识别 MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standards ...
【Python】keras卷积神经网络识别mnist
卷积神经网络的结构我随意设了一个。 结构大概是下面这个样子： 代码如下： 最终在测试集上识别率在99%左右。 相关测试数据可以在这里下载到。 ...
matlab练习程序（神经网络识别mnist手写数据集）
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 ...
matlab练习程序（神经网络识别mnist手写数据集）
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 ...
Tensorflow2.0与Keras搭建个性化神经网络模型
Keras是基于Tensorflow（以前还可以基于别的底层张量库，现在已并入TF）的高层API库。它帮我们实现了一系列经典的神经网络层（全连接层、卷积层、循环层等），以及简洁的迭代模型的接口，让我们能在模型层面写代码，从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动。 但是，当我们有了全新 ...
Keras深度神经网络模型分层分析【输入层、卷积层、池化层】
一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层，确定输入数据的类型和样式。 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 4.参数解析 ...