"如果一个算法在MNIST上不work,那么它就根本没法用;而如果它在MNIST上work,它在其他数据上也可能不work"。 ...
从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作。这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别。 首先介绍一下数据集。请首先解压:TF Net Asset mnist png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括 个训练图片validation下包括 个评估图片,图片为 像素,分别放在 十个文件夹 ...
2021-12-28 08:48 5 1503 推荐指数:
"如果一个算法在MNIST上不work,那么它就根本没法用;而如果它在MNIST上work,它在其他数据上也可能不work"。 ...
上一篇文章我们介绍的线性模型的求解,但有很多模型是非线性的,比如: 这里表示有两个输入,一个输出。 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了,我们只能知道输入变量的数量,但不知道某个变量存在几次方的分量,所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。 我们假设 ...
本文将介绍如何采用卷积神经网络(CNN)来处理Fashion-MNIST数据集。 程序流程如下: 1、准备样本数据 2、构建卷积神经网络模型 3、网络学习(训练) 4、消费、测试 除了网络模型的构建,其它步骤都和前面介绍的普通神经网络的处理完全一致,本文就不重复介绍了,重点讲一下模型 ...
上一篇文章我们介绍了通过神经网络来处理一个非线性回归的问题,这次我们将采用神经网络来处理一个多元分类的问题。 这次我们解决这样一个问题:输入一个人的身高和体重的数据,程序判断出这个人的身材状况,一共三个类别:偏瘦、正常、偏胖。 处理流程如下: 1、收集数据 2、构建神经网络 3、训练 ...
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 ...
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,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的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 ...
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的识别。 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 ...
记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了。自从接触pytorch以来,一直想写点什么。曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few ...