前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络， 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%。在换用多层神经网络后，正确率已有很大的提升。这次将采用卷积神经网络继续进行测试。 1、模型基本结构 　　如下图所示，本次采用的模型共有8层（包含dropout层）。其中卷积层 ...

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践：tensorflow笔记”的学习笔记， 感谢曹老师 前期准备：mnist数据集下载，并存入data目录： 文件列表：四个文件，分别为训练和测试集数据 Four files ...

原理就不多讲了，直接上代码，有详细注释。 结果 ...

网络结构如下： 代码如下： 注释： （1）由于笔记本配置的原因，程序没有跑完，今后有合适的机器再跑； （2）对CIFAR数据集的理解不够！需要进一步加深； （3）下次更新ResNet18网络与CIFAR10数据集实战。 2020.5.16 ...

ResNet网络结构如下： 采用模型和数据分离的代码方式，模型如下： 程序调试成功，没有训练，测试数据， 数据量太大，目前的机器不行，待有合适的时机再做预测。 下次更新：RNN网络实战IMDB数据集 2020.5.17 重新更新代码 用CoLab跑代码 ...

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者：hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非 ...

　　在我的上一篇随笔中，采用了单层神经网络来对MNIST进行训练，在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络（多层神经网络）来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 　　MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到，非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔 ...

 经典神经网络诞生记： 1、LeNet，1998年 　　2、AlexNet，2012年 　　3、ZF-net，2013年 　　4、GoogleNet，2014年 　　5、VGG，2014年 　　6、ResNet，2015年 LeNet-5 ...