原文:卷积神经网络入门案例-数字图像识别

卷积层的原理和优点 在普通的全连接神经网络基础上,加上了卷积层,卷积层可以把低级别的特征逐步提取成为高级别特征的能力,是实现图像识别 语音识别等人工智能应用的基本原理。所以,由于卷积层这个能自主从原始的数据开始逐步发现特征并最终解决问题的能力,所以卷积层特别适合处理像图片 视频 音频 语音文字等这些相互间位置有一定关系的数据。 卷积神经网络入门案例 数字图像识别作为这本书中的一个最简单的例子,现 ...

2019-07-30 16:34 0 1809 推荐指数:

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卷积神经网络图像识别

卷积神经网络图像识别 我们介绍了人工神经网络,以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字,然而,这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积 ...

Thu Jan 17 16:26:00 CST 2019 0 7743
CNN 卷积神经网络 手写数字 图像识别 (深度学习)

@ 目录 ✌ 卷积神经网络手写数字图像识别 1、✌ 导入相关库 2、✌ 导入手写数据集 3、✌ 定义数据包装器 4、✌ 查看数据维度 5、✌ 定义卷积网络层 6、✌ 定义模型与损失函数、优化器 7、✌ 训练 ...

Wed Apr 28 05:11:00 CST 2021 0 257
tensorflow学习笔记——图像识别卷积神经网络

  无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的。二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体 ...

Tue Aug 13 18:15:00 CST 2019 1 1865
基于cifar10实现卷积神经网络图像识别

过程: View Code 结果: 分析:   cifar10数据集比mnist数据集更完整也更复杂,基于cifar数据集进行10分类比mnist有更高的难度,整体的准确率和召回率都普遍偏低,但适当的增加迭代次数和卷积核的大小有助于提升 ...

Sat Dec 15 04:38:00 CST 2018 0 1471
python: 神经网络实现MNIST图像识别

神经网络输入层神经单元个数:784 (图像大小28*28) 输出层 :10 (10个类别分类,即10个数字) 隐藏层个数 ...

Sun Sep 01 05:11:00 CST 2019 0 742
卷积神经网络入门:LeNet5(手写体数字识别)详解

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: ...

Tue Oct 16 18:19:00 CST 2018 4 2832
卷积神经网络图像分类识别

Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 15 日 原文发表于 CodeProject(2018 年 10 月 28 日). 中文版有小幅修改,已获作者本人授权. 本文介绍了如何使用 ANNT 神经网络库生成卷积神经网络进行图像分类识别 ...

Thu Jan 17 06:41:00 CST 2019 0 5044
 
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