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 个像素,标签有 个。 测试数据一共有 个,标签 个。 这里神经网络输入层是 个像素,用了 个隐含层,最终 个输出结果。 arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失。 因为是最普通的神经网络, ...
2018-12-12 22:11 0 6436 推荐指数:
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 ...
MNIST手写数据集的识别算得上是深度学习的”hello world“了,所以想要入门必须得掌握。新手入门可以考虑使用Keras框架达到快速实现的目的。 完整代码如下: 运行结果如下: 可以看出准确率达到了99%,说明神经网络在图像识别上具有巨大的优势。 ...
目录 下载数据集 加载数据集 构建神经网络 反向传播(BP)算法 进行预测 F1验证 总结 参考 在本章节中,并不会对神经网络进行介绍,因此如果不了解神经网络的话,强烈推荐先去看《西瓜书 ...
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 ...
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 ...
代码: ...
30行代码奉上!(MNIST手写数字的识别,识别率大约在91%,简单尝试的一个程序,小玩具而已) 其中x作为输入是一个1x768的向量,然后就是经过权重和偏食,就得到10个输出,然后用softmax()进行预测值的输出。 此外y_作为真值,要用到一个占位符 ...
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 ...