mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： 定义四个函数，分别用于初始化权值W，初始化偏置项b, 构建卷积层和构建池化层 ...

经过前面两篇博文的学习，我们已经训练好了一个caffemodel模型，并生成了一个deploy.prototxt文件，现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测。 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片，用来进行实验。 最后输出 the class ...

深度学习的第一个实例一般都是mnist，只要这个例子完全弄懂了，其它的就是举一反三的事了。由于篇幅原因，本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义，如果想弄明白的，请参看我以前的博文： 数据层及参数 视觉层及参数 solver配置文件及参数 一、数据准备 官网提供的mnist数据并不是 ...

如果用公式 y=f(wx+b) 来表示整个运算过程的话，那么w和b就是我们需要训练的东西，w称为权值，在cnn中也可以叫做卷积核（filter），b是偏置项。f是激活函数，有sigmoid、rel ...

概述 带GUI界面的，基于python sklearn knn算法的手写数字识别器，可用于识别手写数字，训练数据集为mnist。 详细 代码下载：http://www.demodashi.com/demo/13039.html ...

刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。 神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和 ...

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版，在这里做个记录。 准备安装包： visual studio 2015； Anaconda3-4.2.0-Windows-x86 ...

使用python接口来运行caffe程序，主要的原因是python非常容易可视化。所以不推荐大家在命令行下面运行python程序。如果非要在命令行下面运行，还不如直接用 c++算了。 推荐使用jup ...

动生成该文件，以mnist为例。 deploy.py 运行该文件后，会在mnist目 ...

使用。 基于tensorflow-1.0与mnist数据集做demo展示并列举实验结果。 文末附有skl ...