本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用 ...
github博客传送门 csdn博客传送门 本章所需知识: 没有基础的请观看深度学习系列视频 tensorflow Python基础 资料下载链接: 深度学习基础网络模型 mnist手写体识别数据集 MNIST数据集手写体识别 CNN实现 最后附上训练截图: ...
2018-11-02 23:31 0 688 推荐指数:
本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用 ...
在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集。 mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件。 如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子,就需要从mnist ...
介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 keras常用模块的简单介绍 'Input','Model','Sequential',这三个模块是以前老的接口,新的版本已经将它们融合到后面的模块当中 以'__'开头的模块是一些 ...
mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载,网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分:55000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test)。每一个MNIST数据 ...
PyTorch手写数字识别(MNIST数据集) https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/90815082 MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解 ...
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 ...
使用mnist数据集实现手写数字识别是入门必做吧。这里使用pyTorch框架进行简单神经网络的搭建。 首先导入需要的包。 接下来需要下载mnist数据集。我们创建train_data。使用torchvision.datasets.MNIST进行数据集的下载 ...
0.引言 平时经常会接触到验证码,或者在机器学习学习过程中,大家或许会接触过手写体识别/验证码识别之类问题,会用到手写体的数据集; 自己尝试写了一个生成手写体图片的 Python 程序,可以批量生成手写体数字数据集,在此分享下生成 30*30像素 的手写体数字 1-9 图片 的一种实现 ...