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: 行的训练数据集 mnist.train 和 行的测试数据集 mnist.test 。每一个MNIST数据单元有两部分组成:一张包含手写数字的图片和一个对应的标签。我们把这些图片设为 xs ,把这些标签设为 ys 。训练数据集和测试数据集都包含 ...
2019-07-24 11:53 0 1355 推荐指数:
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 ...
基于自动编码机(autoencoder),这里网络的层次结构为一个输入层,两个隐层,后面再跟着一个softmax分类器: 采用贪婪算法,首先把input和feature1看作一个自动编码机,训练 ...
手写数字。难度不是很大,主要是对keras框架中语句的调用,以及参数的改写(keras已经把深度学习中 ...
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: ...
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 ...
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 ...
我想写一系列深度学习的简单实战教程,用mxnet做实现平台的实例代码简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。这一系列的主要内容偏向于讲解实际的例子,从样例和代码里中学习解决实际问题。我会默认读者有一定神经网络和深度学习的基础知识,读者在这里不会看到大段推导和理论阐述。基础理论知识十分重要 ...
TensorFlow 手写体数字识别 以下资料来源于极客时间学习资料 • 手写体数字 MNIST 数据集介绍 MNIST 数据集介绍 MNIST 是一套手写体数字的图像数据集,包含 60,000 个训练样例和 10,000 个测试样例, 由纽约大学 ...