基於TensorFlow解決手寫數字識別的Softmax方法、多層卷積網絡方法和前饋神經網絡方法
一.基於TensorFlow的softmax回歸模型解決手寫字母識別問題 詳細步驟如下： 1.加載MNIST數據： input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.運行TensorFlow的InterractiveSession ...
原文：第二節，TensorFlow 使用前饋神經網絡實現手寫數字識別
一 感知器 感知器學習筆記：https: blog.csdn.net liyuanbhu article details 感知器 Perceptron 是二分類的線性分類模型，其輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別，取 和 。這種算法的局限性很大： 只能將數據分為 類 數據必須是線性可分的 雖然有這些局限，但是感知器是 ANN 和 SVM 的基礎，理解了感知器的原理，對學習ANN 和 SVM 會 ...
2018-04-01 22:12 0 1209 推薦指數：
相關推薦
前饋全連接神經網絡和函數逼近、時間序列預測、手寫數字識別
Andrew Kirillov 著 Conmajia 譯 2019 年 1 月 12 日 原文發表於 CodeProject（2018 年 9 月 28 日）. 中文版有小幅修改，已獲作者本人授權. 本文介紹了如何使用 ANNT 神經網絡庫生成前饋全連接神經網絡並應用到問題求解 ...
TensorFlow(十)：卷積神經網絡實現手寫數字識別以及可視化
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 ...
python-卷積神經網絡全面理解-tensorflow實現手寫數字識別
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 ...
使用TensorFlow的卷積神經網絡識別自己的單個手寫數字，填坑總結
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: ...
使用TensorFlow的卷積神經網絡識別手寫數字（1）-預處理篇
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 ...
[神經網絡與深度學習（一）]使用神經網絡識別手寫數字
1.1 感知器 感知器的輸出為： wj為權重，表示相應輸入對輸出的重要性； threshold為閾值，決定神經元的輸出為0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，稱為感知器的偏置。 通過學習算法，能夠自動調整人工神經元的權重和偏置。 1.2 ...
用Keras實現MNIST手寫數字識別（使用CNN:卷積神經網絡）
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 ...