tensorflow卷积神经网络与手写字识别
1、知识点 2、代码 3、发展历程 4、卷积与池化输出矩阵维度计算公式 5、损失计算-交叉熵损失公式 6、SoftMax回归计算公式 7、激活函数-Relu ...
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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 ...
【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络
上篇文章中我们讲解了卷积神经网络的基本原理，包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的，可以先看看上篇文章：【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 ...
[神经网络与深度学习（一）]使用神经网络识别手写数字
1.1 感知器 感知器的输出为： wj为权重，表示相应输入对输出的重要性； threshold为阈值，决定神经元的输出为0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，称为感知器的偏置。 通过学习算法，能够自动调整人工神经元的权重和偏置。 1.2 ...
神经网络-手写字体识别
3层神经网络，自定义输入节点、隐藏层、输出节点的个数，使用sigmoid函数作为激活函数，梯度下降法进行权重的优化。 使用MNIST数据集，进行手写数字识别 代码实现了手写数字的识别，可以在此基础上，进行改进研究，比如调节学习率、初始化权重的方式，激活函数等变化时对结果的影响。 ...
深度学习-使用cuda加速卷积神经网络-手写数字识别准确率99.7%
源码和运行结果 cuda：https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自：http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist，准确率是99.7%,在几分钟内，CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率。 参数配置 ...