keras與卷積神經網絡（CNN）實現識別mnist手寫數字
在本篇博文當中，筆者采用了卷積神經網絡來對手寫數字進行識別，采用的神經網絡的結構是:輸入圖片——卷積層——池化層——卷積層——池化層——卷積層——池化層——Flatten層——全連接層（64個神經元）——全連接層（500個神經元）——softmax函數，最后得到分類的結果。Flatten層用於將池 ...
原文：CNN卷積神經網絡_MNIST手寫數字識別代碼實現
環境：Win . TensorFlow . . 軟件：Anaconda 集成Python 及開發環境 TensorFlow安裝：pip install tensorflow CPU版 pip install tensorflow gpu GPU版 TensorFlow是一個非常強大的用來做大規模數值計算的庫。其所擅長的任務之一就是實現以及訓練深度神經網絡。 在博文中，將構建一個TensorFlow ...
2018-02-09 16:06 0 1116 推薦指數：
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https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras實現MNIST手寫數字識別 MNIST手寫數字數據集介紹 MNIST手寫數字數據集來自美國國家標准與技術研究所，National Institute of Standards ...
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卷積和池化在深度學習中的作用是對圖像和文本信息提取特征的常用方式，特別是在分類領域 卷積：通過不同的卷積核與圖像或文本數據矩陣 進行矩陣相乘，得到不同特征的若干組訓練特征數據 池化：池化通常有兩種最大池化（max-pooling）和平均池化，最大池化就是在一塊矩陣區域（比如2X2，4個像素點 ...
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CNN 卷積神經網絡 手寫數字 圖像識別 （深度學習）
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