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本教程創建一個小的神經網絡用於手寫字符的識別。我們使用MNIST數據集進行訓練和測試。這個數據集的訓練集包含60000張來自500個人的手寫字符的圖像，測試集包含10000張獨立於訓練集的測試圖像。你可以參看本教程的Ipython notebook。 本節中，我們使用CNN的模型助手來創建 ...

導入模塊： 下載手寫數據集： 訓練數據60000個，長度和寬度都是28，標簽也是6000個。 測試數據10000個。 圖形化數據集，查看前10個數據集： 數據預處理： 將features以reshape轉化 ...

在本篇博文當中，筆者采用了卷積神經網絡來對手寫數字進行識別，采用的神經網絡的結構是:輸入圖片——卷積層——池化層——卷積層——池化層——卷積層——池化層——Flatten層——全連接層（64個神經元）——全連接層（500個神經元）——softmax函數，最后得到分類的結果。Flatten層用於將池 ...

https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras實現MNIST手寫數字識別 MNIST手寫數字數據集介紹 MNIST手寫數字數據集來自美國國家標准與技術研究所，National Institute of Standards ...

Tensorflow+CNN下的mnist數據集手寫數字識別 加載數據集 MNIST數據集包含55000個訓練樣本，10000個測試樣本，還有5000個交叉驗證數據樣本。 輸入：加載的每個手寫數字圖像是28 x 28像素大小的灰度圖像。為了簡化起見，將28x28的像素點展開為一維 ...

目錄 一、背景介紹 1.1 卷積神經網絡 1.2 深度學習框架 1.3 MNIST 數據集 二、方法和原理 2.1 部署網絡模型 （1）權重初始化 （2）卷積和池化 （3）搭建卷積層 ...

轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6874699.html 前言 本文假設大家對CNN、softmax原理已經比較熟悉，着重點在於使用Tensorflow對CNN的簡單實踐上。所以不會對算法進行詳細介紹，主要針對代碼中所使用的一些函數定義與用法 ...