原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...
首先是不含隱層的神經網絡, 輸入層是 個神經元 輸出層是 個神經元 代碼如下 結果如下 接下來是含一個隱層的神經網絡,輸入層是 個神經元,兩個隱層都是 個神經元,輸出層是 個神經元,迭代 次,最后准確率在 左右,汗。。。。准確率反而降低了,慢慢調參吧 ...
2017-10-07 20:47 1 4121 推薦指數:
原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...
在我的上一篇隨筆中,采用了單層神經網絡來對MNIST進行訓練,在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網絡(多層神經網絡)來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST數據 MNIST數據集只要一行代碼就可以獲取的到,非常方便。關於MNIST的基本信息可以參考我的上一篇隨筆 ...
前面兩篇隨筆實現的單層神經網絡 和多層神經網絡, 在MNIST測試集上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網絡后,正確率已有很大的提升。這次將采用卷積神經網絡繼續進行測試。 1、模型基本結構 如下圖所示,本次采用的模型共有8層(包含dropout層)。其中卷積層 ...
網絡結構: 代碼如下: 測試的誤差和准確率: Final test loss and accuracy : [1.3201157276447002, 0.80188304] 下一次更新:LSTM情感分類問題 ...
初學tensorflow,參考了以下幾篇博客: soft模型 tensorflow構建全連接神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建CNN[待學習] 全連接+各種優化[待學習] BN層[待學習] 先 ...
1、MNIST數據集簡介 首先通過下面兩行代碼獲取到TensorFlow內置的MNIST數據集: MNIST數據集共有55000(mnist.train.num_examples)張用於訓練的數據,對應的有55000個標簽;共有10000 ...
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 ...
tensorflow中使用mnist數據集訓練全連接神經網絡 ——學習曹健老師“人工智能實踐:tensorflow筆記”的學習筆記, 感謝曹老師 前期准備:mnist數據集下載,並存入data目錄: 文件列表:四個文件,分別為訓練和測試集數據 Four files ...