原文: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 原文讲得很详细,这里补充一些注释。由于直接从库导入mnist数据集需要的时间非常久,因此这里导入的是本地已下载好的mnist数据集。 但我怀疑我下了假的数据集,咋验证准确率这么低,所以这里不提供了 ...

2020-12-27 16:50 0 402 推荐指数:

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机器学习】BP神经网络实现手写数字识别

  最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动才知道,会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助。 加一些简单的说明 ...

Sat May 23 04:49:00 CST 2015 3 14092
机器学习实战—搭建BP神经网络实现手写数字识别

看了几天的BP神经网络,总算是对它有一点点的理解了。今天就用python搭建了一个模型来实现手写数字识别。 一、BP神经网络简介 BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的一种神经网络。BP神经网络算法的基本思想是学习过程 ...

Wed May 12 06:16:00 CST 2021 2 1375
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 ...

Wed Apr 28 05:11:00 CST 2021 0 257
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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