原文:python-卷积神经网络全面理解-tensorflow实现手写数字识别

首先,关于神经网络,其实是一个结合很多知识点的一个算法,关于cnn 卷积神经网络 大家需要了解: 下面给出我之前总结的这两个知识点 基于吴恩达的机器学习 代价函数: 代价函数 代价函数 Cost Function 是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。 具体的了解请看我的博客: https: blog.csdn.net qq article details 梯度下降 ...

2019-09-09 09:50 1 858 推荐指数:

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手写数字图片识别-卷积神经网络

导入依赖 下载数据集 mnist数据集是一个公共的手写数字数据集,一共有7W张28*28像素点的0-9手写数字图片和标签,其中有6W张是训练集,1W张是测试集。 其中,x_train为训练集特征,y_train为训练集标签,x_test为测试集特征 ...

Mon Nov 09 16:55:00 CST 2020 0 806
使用TensorFlow卷积神经网络识别手写数字(1)-预处理篇

  功能:   将文件夹下的20*20像素黑白图片,根据重心位置绘制到28*28图片上,然后保存。经过预处理的图片有利于数字的准确识别。参见MNIST对图片的要求。      此处可下载已处理好的图片:   https://files.cnblogs.com/files ...

Tue Mar 06 21:19:00 CST 2018 0 1503
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 ...

Tue Apr 14 17:23:00 CST 2020 0 1046
 
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