代码已经发布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果帮到你了,希望给个star鼓励一下 1 BP神经网络 1.1算法介绍 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是"误差反向传播"的简称,是一种与最优化方法 ...
第一张图包括 层LeNet 卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S 到C 的结构处理示意图。 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet 网络及其注释。 这是原始的LeNet 网络: 下面是改进后的LeNet 网络: ...
2018-10-16 10:19 4 2832 推荐指数:
代码已经发布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果帮到你了,希望给个star鼓励一下 1 BP神经网络 1.1算法介绍 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是"误差反向传播"的简称,是一种与最优化方法 ...
记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了。自从接触pytorch以来,一直想写点什么。曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few ...
在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念。在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别。训练数据采用经典的MNIST数据集。本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据 ...
导入依赖 下载数据集 mnist数据集是一个公共的手写数字数据集,一共有7W张28*28像素点的0-9手写数字图片和标签,其中有6W张是训练集,1W张是测试集。 其中,x_train为训练集特征,y_train为训练集标签,x_test为测试集特征 ...
环境: pytorch1.1 cuda9.0 ubuntu16.04 该网络有3层,第一层input layer,有784个神经元(MNIST数据集是28*28的单通道图片,故有784个神经元)。第二层为hidden_layer,设置为500个神经元。最后一层是输出层,有10个神经元(10 ...
功能: 将文件夹下的20*20像素黑白图片,根据重心位置绘制到28*28图片上,然后保存。经过预处理的图片有利于数字的准确识别。参见MNIST对图片的要求。 此处可下载已处理好的图片: https://files.cnblogs.com/files ...
卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络充满好奇心,这里为你带来pytorch实现cnn一些入门的教程代码 #首先导入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn ...