基于Tensorflow-gpu的mnist手写数字识别(卷积神经网络CNN)
一、构建模型 二、预测结果 可以看到，5个epoch后准确率已经非常高，通过非卷积网络训练模型的准确率低于卷积网络，读者可以自行试验 参考： https://tensorflow.google.cn/tutorials ...
原文：手写数字识别-卷积神经网络cnn（06-2）
卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式，特别是在分类领域 卷积：通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘，得到不同特征的若干组训练特征数据 池化：池化通常有两种最大池化 max pooling 和平均池化，最大池化就是在一块矩阵区域 比如 X ， 个像素点 ，取最大的那个值作为输出，平均池化就是取四个像素点的平均值作为输出值 卷积池化后再加上全连接层，详细可去搜 ...
2020-03-15 01:51 5 1309 推荐指数：
相关推荐
如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？
前几天用CNN识别手写数字集，后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的，已经进行了一年多了，目前有1179个有效提交，最高的是100%，我做了一下，用keras做的，一开始用最简单的MLP，准确率只有98.19%，然后不断改进，现在是99.78%，然而我看到排名第一是100%，心碎 ...
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 ...
图片训练：使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字
这篇文章中，我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字。首先，我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器。然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度。 一、运行代码 这篇文章的全部代码可以在仓库 ...
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 ...
MINST手写数字识别（二）—— 卷积神经网络（CNN）
今天我们的主角是keras，其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期。大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层，向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步。 所以，今天就来带大家写keras中的Hello World ， 做一个手写数字识别的cnn ...
用Keras实现MNIST手写数字识别（使用CNN:卷积神经网络）
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras实现MNIST手写数字识别 MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standards ...
机器学习——用卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别
原文链接：https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...