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 ...
我想寫一系列深度學習的簡單實戰教程,用mxnet做實現平台的實例代碼簡單講解深度學習常用的一些技術方向和實戰樣例。這一系列的主要內容偏向於講解實際的例子,從樣例和代碼里中學習解決實際問題。我會默認讀者有一定神經網絡和深度學習的基礎知識,讀者在這里不會看到大段推導和理論闡述。基礎理論知識十分重要,如果讀者對理論知識有興趣,可以參看已有的深度學習教程補充和鞏固理論基礎,這里http: deeplear ...
2016-07-26 23:28 0 1483 推薦指數:
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 ...
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feature1看作一個自動編碼機,訓練 ...
直接上代碼,還有可視化的結果 ...
介紹如何使用keras搭建一個多層感知機實現手寫體識別及搭建一個神經網絡最小的必備知識 keras常用模塊的簡單介紹 'Input','Model','Sequential',這三個模塊是以前老的接口,新的版本已經將它們融合到后面的模塊當中 以'__'開頭的模塊是一些 ...
github博客傳送門 csdn博客傳送門 本章所需知識: 沒有基礎的請觀看深度學習系列視頻 tensorflow Python基礎 資料下載鏈接: 深度學習基礎網絡模型(mnist手寫體識別數據集) MNIST數據集手寫體識別(CNN實現) 最后附上訓練截圖: ...
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 ...
本文參考Yann LeCun的LeNet5經典架構,稍加ps得到下面適用於本手寫識別的cnn結構,構造一個兩層卷積神經網絡,神經網絡的結構如下圖所示: 輸入-卷積-pooling-卷積-pooling-全連接層-Dropout-Softmax輸出 第一層卷積利用 ...
Demo俠可能是我等小白進階的必經之路了,如今在AI領域,我也是個研究Demo的小白。用了兩三天裝好環境,跑通Demo,自學Python語法,進而研究這個Demo。當然過程中查了很多資料,充分發揮 ...