(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 ...
原文：pytorch实现MNIST手写体识别（全连接神经网络）
环境： pytorch . cuda . ubuntu . 该网络有 层，第一层input layer，有 个神经元 MNIST数据集是 的单通道图片，故有 个神经元 。第二层为hidden layer，设置为 个神经元。最后一层是输出层，有 个神经元 分类任务 。在第二层之后还有个ReLU函数，进行非线性变换。 结果： . ...
2019-08-14 22:47 2 2217 推荐指数：
相关推荐
tensorflow 全连接神经网络识别mnist数据
之前没有学过tensorflow，所以使用tensorflow来对mnist数据进行识别，采用最简单的全连接神经网络，第一层是784,（输入层）,隐含层是256，输出层是10 ，相关注释卸载程序中。 ...
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 ...
前馈全连接神经网络和函数逼近、时间序列预测、手写数字识别
Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 12 日 原文发表于 CodeProject（2018 年 9 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 神经网络库生成前馈全连接神经网络并应用到问题求解 ...
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： ...
人工智能结课作业-BP神经网络/卷积神经网络手写体识别
代码已经发布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果帮到你了，希望给个star鼓励一下 1 BP神经网络 1.1算法介绍 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是"误差反向传播"的简称，是一种与最优化方法 ...
深度网络实现手写体识别
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，训练出二者之间的参数，然后用feature1层的激活值作为输出，输入到feature2,即把 ...