keras与卷积神经网络（CNN）实现识别mnist手写数字
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 ...
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用Keras实现MNIST手写数字识别（使用CNN:卷积神经网络）
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 ...
CNN卷积神经网络_MNIST手写数字识别代码实现
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 ...
基于Tensorflow-gpu的mnist手写数字识别(卷积神经网络CNN)
一、构建模型 二、预测结果 可以看到，5个epoch后准确率已经非常高，通过非卷积网络训练模型的准确率低于卷积网络，读者可以自行试验 参考： https://tensorflow.google.cn/tutorials ...
(CNN卷积神经网络)用pytorch实现多层感知机（MLP)（全连接神经网络FC）分类MNIST手写数字体的识别
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 ...
手写数字图片识别-卷积神经网络
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pytorch实现MNIST手写体识别（全连接神经网络）
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 ...
Pytorch1.0入门实战一：LeNet神经网络实现 MNIST手写数字识别
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 ...