前言:這只是我的一個學習筆記,里邊肯定有不少錯誤,還希望有大神能幫幫找找,由於是從小白的視角來看問題的,所以對於初學者或多或少會有點幫助吧。 1:人工全連接神經網絡和BP算法 <1>:人工神經網絡結構與人工神經網絡可以完美分割任意數據的原理: 本節圖片來源於 ...
:用tensorflow搭個神經網絡出來 為什么用tensorflow呢,應為谷歌是親爹啊,雖然有些人說caffe更適合圖像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一個道理嘛。其實這些個框架一通百通,就是語法不一樣了些。從tensorflow開始吧。 關於tf的安裝詳見另一篇博文,此處tensorflow的學習基本來自Udacity中google的深度學習課程。 :t ...
2017-01-16 14:00 0 2050 推薦指數:
前言:這只是我的一個學習筆記,里邊肯定有不少錯誤,還希望有大神能幫幫找找,由於是從小白的視角來看問題的,所以對於初學者或多或少會有點幫助吧。 1:人工全連接神經網絡和BP算法 <1>:人工神經網絡結構與人工神經網絡可以完美分割任意數據的原理: 本節圖片來源於 ...
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 ...
原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...
這次我們將建立一個卷積神經網絡,它可以把MNIST手寫字符的識別准確率提升到99%,讀者可能需要一些卷積神經網絡的基礎知識才能更好的理解本節的內容。 程序的開頭是導入TensorFlow: import tensorflow as tf from ...
首先說明使用的工具和環境:python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0(最好用Ubuntu) 關於環境的搭建只做簡單說明,我這邊是使用pip搭建了python的虛擬環境(virtualenv),並在虛擬環境中安裝tensorflow。詳細步驟可以查看 ...
算的的上是自己搭建的第一個卷積神經網絡。網絡結構比較簡單。 輸入為單通道的mnist數據集。它是一張28*28,包含784個特征值的圖片 我們第一層輸入,使用5*5的卷積核進行卷積,輸出32張特征圖,然后使用2*2的池化核進行池化 輸出14*14的圖片 第二層 使用5*5的卷積和進行卷積 ...
最后能得到99%的准確率 ...
前饋神經網絡的弊端 前一篇文章介紹過MNIST,是采用的前饋神經網絡的結構,這種結構有一個很大的弊端,就是提供的樣本必須面面俱到,否則就容易出現預測失敗。如下圖: 同樣是在一個圖片中找圓形,如果左邊為訓練樣本,右邊為測試樣本,如果只訓練了左邊的情況,右邊的一定會預測錯誤,然而在我們人眼看 ...