原文:基於MNIST數據集使用TensorFlow訓練一個包含一個隱含層的全連接神經網絡

包含一個隱含層的全連接神經網絡結構如下: 包含一個隱含層的神經網絡結構圖 以MNIST數據集為例,以上結構的神經網絡訓練如下: 注意:權重向量初始化時使用tf.truncated normal,而不要使用tf.zeros 以上代碼大概能得到 . 的准確率。 軟件版本 TensorFlow . . Python . . ...

2017-11-19 17:49 0 2045 推薦指數:

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tensorflow使用mnist數據集訓練連接神經網絡-學習筆記

tensorflow使用mnist數據集訓練連接神經網絡 ——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 ...

Tue Jul 31 03:15:00 CST 2018 0 893
tensorflow 連接神經網絡識別mnist數據

之前沒有學過tensorflow,所以使用tensorflow來對mnist數據進行識別,采用最簡單的連接神經網絡,第一是784,(輸入),隱含是256,輸出是10 ,相關注釋卸載程序中。 ...

Fri Feb 14 00:00:00 CST 2020 0 645
TensorFlow 訓練MNIST數據集(2)—— 多層神經網絡

  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 ...

Tue Oct 02 20:22:00 CST 2018 0 4684
TensorFlow訓練MNIST數據集(3) —— 卷積神經網絡

  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包含dropout)。其中卷積 ...

Wed Oct 03 08:05:00 CST 2018 0 1714
如何使用numpy實現一個連接神經網絡?(上)

  連接神經網絡的概念我就不介紹了,對這個不是很了解的朋友,可以移步其他博主的關於神經網絡的文章,這里只介紹我使用基本工具實現連接神經網絡的方法。   所用工具:     numpy == 1.16.4     matplotlib 最新版   我的思路是定義一個layer類,在這個類 ...

Mon Dec 23 00:13:00 CST 2019 0 1176
pytorch(一) 實現一個連接神經網絡

torch.nn 實現 模型的定義,網絡層的定義,損失函數的定義。 上面,我們使用parem= -= learning_rate* param.grad 手動更新參數。 使用torch.optim 自動優化參數。optim這個package提供了各種不同的模型優化方法,包括 ...

Fri Jul 03 22:44:00 CST 2020 0 1243
 
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