第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。 这是原始的LeNet5网络: 下面是改进后的LeNet5网络: ...
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 年 月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l ve been using PyTorch a few months now, l ve never felt better, l ve more energy.My ski ...
2019-03-02 23:51 0 1351 推荐指数:
第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。 这是原始的LeNet5网络: 下面是改进后的LeNet5网络: ...
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 ...
从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作。这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别。 首先介绍一下数据集。请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation ...
1.导入必备的包 2.定义mnist数据的格式变换 3.下载数据集,定义数据迭代器 4.定义全连接神经网络(多层感知机)(若是CNN卷积神经网络,则在网络中添加几个卷积层即可 ...
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 ...
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 ...
是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在博文中 ...
莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 去掉可视化进行代码简化 ...