MNIST數據集手寫體識別(CNN實現)
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: ...
原文：Tensorflow中使用CNN實現Mnist手寫體識別
本文參考Yann LeCun的LeNet 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 的patch， 個卷積核，可以計算出 個特征。然后進行maxpooling。第二層卷積利用 的patch， 個卷積核，可以計算出 個特 ...
2017-03-03 20:45 0 8908 推薦指數：
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Tensorflow實踐：CNN實現MNIST手寫識別模型
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 ...
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