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 ...
原文：第三節，TensorFlow 使用CNN實現手寫數字識別(卷積函數tf.nn.convd介紹)
上一節，我們已經講解了使用全連接網絡實現手寫數字識別，其正確率大概能達到 ，這一節我們使用卷積神經網絡來實現手寫數字識別， 其准確率可以超過 ，程序主要包括以下幾塊內容 : 導入數據，即測試集和驗證集 : 引入 tensorflow 啟動InteractiveSession 比session更靈活 : 定義兩個初始化w和b的函數，方便后續操作 : 定義卷積和池化函數，這里卷積采用padding，使 ...
2018-04-02 21:51 0 5341 推薦指數：
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CNN實現手寫數字識別
手寫數字識別數據集簡介 MNIST數據集（修改的國家標准與技術研究所——Modified National Institute of Standards and Technology），是一個大型的包含手寫數字圖片的數據集。該數據集由0-9手寫數字 ...
第二節，TensorFlow 使用前饋神經網絡實現手寫數字識別
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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 ...
機器學習——用卷積神經網絡（CNN）實現手寫數字識別
原文鏈接：https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...