模式識別領域應用機器學習的場景非常多,手寫識別就是其中一種,最簡單的數字識別是一個多類分類問題,我們借這個多類分類問題來介紹一下google最新開源的tensorflow框架,后面深度學習的內容都會基於tensorflow來介紹和演示 請尊重原創,轉載請注明來源網站 ...
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 張來自 個人的手寫字符的圖像,測試集包含 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的模型助手來創建網絡並初始化參數。首先import所需要的依賴庫。 數據准備 我們會跟蹤訓練過程的數據,並保存到一個本地的文件夾。我們需要先設置一 ...
2017-05-08 14:31 5 703 推薦指數:
模式識別領域應用機器學習的場景非常多,手寫識別就是其中一種,最簡單的數字識別是一個多類分類問題,我們借這個多類分類問題來介紹一下google最新開源的tensorflow框架,后面深度學習的內容都會基於tensorflow來介紹和演示 請尊重原創,轉載請注明來源網站 ...
這是個分類應用入門:使用softmax分類,簡單來說就是概論轉化為0-1區間的一個數字 讀取數據集 獨熱編碼(one hot encoding) 一種稀疏向量,其中:一個元素設為1,所有其他元素均設為0 獨熱編碼常用於表示擁有有限個可能值的字符串或標識符 ...
標題介紹運行環境了win7 看網上好多keras識別minist 但是一般由於版本問題,無法直接用,,,這里還要特別感謝keras中文文檔作者(三當家SCP)。教程整的非常好。還有就是最好你在安裝anaconda 之前把原來安裝過的PY卸載掉,要不然安裝mingw ...
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 ...
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 ...