原文:深度網絡實現手寫體識別

基於自動編碼機 autoencoder ,這里網絡的層次結構為一個輸入層,兩個隱層,后面再跟着一個softmax分類器: 采用貪婪算法,首先把input和feature 看作一個自動編碼機,訓練出二者之間的參數,然后用feature 層的激活值作為輸出,輸入到feature ,即把feature 和feature 再看作一個自動編碼機,訓練出這兩層之間的參數,這兩步都沒有用到分類標簽,所以是無監督 ...

2014-10-23 10:45 0 4889 推薦指數:

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深度學習-mnist手寫體識別

mnist手寫體識別 Mnist數據集可以從官網下載,網址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下載下來的數據集被分成兩部分:55000行的訓練數據集(mnist.train)和10000行的測試數據集(mnist.test)。每一個MNIST數據 ...

Wed Jul 24 19:53:00 CST 2019 0 1355
tensorflow實現Minist手寫體識別

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下載MINIST數據集mnist ...

Fri Mar 03 20:44:00 CST 2017 0 4685
基於TensorFlow簡單實現手寫體數字識別

本案例采用的是MNIST數據集[1],是一個入門級的計算機視覺數據集。 MNIST數據集已經被嵌入到TensorFlow中,可以直接下載和安裝。 此時,文件名為MNIST_data的 ...

Sat Jun 29 01:35:00 CST 2019 0 2654
pytorch實現MNIST手寫體識別(全連接神經網絡

環境: pytorch1.1  cuda9.0  ubuntu16.04 該網絡有3層,第一層input layer,有784個神經元(MNIST數據集是28*28的單通道圖片,故有784個神經元)。第二層為hidden_layer,設置為500個神經元。最后一層是輸出層,有10個神經元(10 ...

Thu Aug 15 06:47:00 CST 2019 2 2217
卷積神經網絡入門:LeNet5(手寫體數字識別)詳解

第一張圖包括8層LeNet5卷積神經網絡的結構圖,以及其中最復雜的一層S2到C3的結構處理示意圖。 第二張圖及第三張圖是用tensorflow重寫LeNet5網絡及其注釋。 這是原始的LeNet5網絡: 下面是改進后的LeNet5網絡: ...

Tue Oct 16 18:19:00 CST 2018 4 2832
TensorFlow 手寫體數字識別

TensorFlow 手寫體數字識別 以下資料來源於極客時間學習資料 • 手寫體數字 MNIST 數據集介紹 MNIST 數據集介紹   MNIST 是一套手寫體數字的圖像數據集,包含 60,000 個訓練樣例和 10,000 個測試樣例, 由紐約大學 ...

Fri Jul 26 12:07:00 CST 2019 1 380
libsvm Minist Hog 手寫體識別

統計手寫數字集的HOG特征 轉載請注明出處,樓燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 這篇文章是模式識別的小作業,利用svm實現Minist數據集手寫體識別,在這里我實現了opencv中的svm和libsvm兩個版本 ...

Fri Nov 27 00:51:00 CST 2015 0 3896
 
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