卷积神经网络与图像识别 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 ...
神经网络输入层神经单元个数: 图像大小 输出层: 个类别分类,即 个数字 隐藏层个数 : 第 个隐藏层的神经单元数: 第 个隐藏层的神经单元数: 先定义get data init network predict 这 个函数: init network 会读入保存在 pickle 文件sample weight.pkl中的学习到的权重参数 因为之前我们假设学习已经完成,所以学习到的参数被保存下来。假 ...
2019-08-31 21:11 0 742 推荐指数:
卷积神经网络与图像识别 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 ...
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 ...
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 ...
卷积神经网络的结构我随意设了一个。 结构大概是下面这个样子: 代码如下: 最终在测试集上识别率在99%左右。 相关测试数据可以在这里下载到。 ...
title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 ...
利用TensorFlow1.0搭建卷积神经网络用于识别MNIST数据集,算是深度学习里的hello world吧。虽然只有两个卷积层,但在训练集上的正确率已经基本达到100%了。 代码如下: 训练一共训练了3个多小时,训练效果应当很棒。 但在测试集上,由于一次直接读入10000 ...
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 ...
@ 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 ...