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。 ...
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 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有 , 条,即X为 , 的矩阵,那么Y为 , 的矩阵,每个图片是 像素 像素,带有标签,Y为该图片的 ...
2018-09-23 19:10 0 787 推荐指数:
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。 ...
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 ...
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 ...
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 ...
原理就不多讲了,直接上代码,有详细注释。 结果 ...
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 ...
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 ...
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 ...