tensorflow學習筆記五：mnist實例--卷積神經網絡(CNN）
mnist的卷積神經網絡例子和上一篇博文中的神經網絡例子大部分是相同的。但是CNN層數要多一些，網絡模型需要自己來構建。 程序比較復雜，我就分成幾個部分來敘述。 首先，下載並加載數據： 定義四個函數，分別用於初始化權值W，初始化偏置項b, 構建卷積層和構建池化層 ...
原文：tensorflow學習筆記四：mnist實例--用簡單的神經網絡來訓練和測試
剛開始學習tf時，我們從簡單的地方開始。卷積神經網絡 CNN 是由簡單的神經網絡 NN 發展而來的，因此，我們的第一個例子，就從神經網絡開始。 神經網絡沒有卷積功能，只有簡單的三層：輸入層，隱藏層和輸出層。 數據從輸入層輸入，在隱藏層進行加權變換，最后在輸出層進行輸出。輸出的時候，我們可以使用softmax回歸，輸出屬於每個類別的概率值。借用極客學院的圖表示如下： 其中，x ,x ,x 為輸入數據 ...
2016-09-08 14:38 5 36054 推薦指數：
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