簡單的卷積神經網絡，實現手寫英文字母識別 1 搭建Python運行環境（建議用Anaconda），自學Python程序設計 安裝Tensorflow、再安裝Pycharm等環境。（也可用Pytorch） 1.1 Anaconda的安裝及工具包下載方法總結 參考文章： 手把手教你 ...

　 功能： 　　將文件夾下的20*20像素黑白圖片，根據重心位置繪制到28*28圖片上，然后保存。經過預處理的圖片有利於數字的准確識別。參見MNIST對圖片的要求。 　　 　　此處可下載已處理好的圖片： 　　https://files.cnblogs.com/files ...

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一、構建模型 二、預測結果 可以看到，5個epoch后准確率已經非常高，通過非卷積網絡訓練模型的准確率低於卷積網絡，讀者可以自行試驗 參考： https://tensorflow.google.cn/tutorials ...

　　　　首先，關於神經網絡，其實是一個結合很多知識點的一個算法，關於cnn（卷積神經網絡）大家需要了解： 　　　　　　　　　　下面給出我之前總結的這兩個知識點（基於吳恩達的機器學習） 　　　　　　　　　　代價函數： 　　　　　　　　　　代價函數 　　　　　　　　　　代價函數（Cost ...

1、知識點 2、代碼 3、發展歷程 4、卷積與池化輸出矩陣維度計算公式 5、損失計算-交叉熵損失公式 6、SoftMax回歸計算公式 7、激活函數-Relu ...

折騰了幾天，爬了大大小小若干的坑，特記錄如下。代碼在最后面。 環境： 方法： 調試代碼： 坑1：ModuleNotFoundError: ...

上代碼： 打開cmd，進入當前文件夾，執行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\logs' 就可以進入tenso ...