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 ...

从mnist下载手写数字图片数据集，图片为28*28，将每个像素的颜色（0到255）改为（0倒1），将标签y变为10个长度，若为1，则在1处为1，剩下的都标为0。 接下来搭建CNN 卷积->池化->卷积->池化 使图片从（1,28,28）-> ...

　 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 ...

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络充满好奇心，这里为你带来pytorch实现cnn一些入门的教程代码 #首先导入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn ...

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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2X2，4个像素点 ...

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 ...

　　　　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 ...