其中: 1、 VGG 網絡以及從 2012 年以來的 AlexNet 都遵循現在的基本卷積網絡的原型布局:一系列卷積層、最大池化層和激活層,最后還有一些全連接的分類層。 2、 ResNet 的作者將這些問題歸結 ...
基於 神經網絡和深度學習 這本絕好的教材提供的相關資料和代碼,我們自己動手編寫 隨機取樣的梯度下降神經網絡 。為了更好地說明問題,我們先從簡單的開始: sigmod函數,基本上就是基於定義的 helper函數 計算sigmoid,這個函數來自定義 def sigmoid z : return . . np.exp z 計算sigmoid的導數,這個函數可以被證明 def sigmoid prime ...
2018-04-04 20:17 0 895 推薦指數:
其中: 1、 VGG 網絡以及從 2012 年以來的 AlexNet 都遵循現在的基本卷積網絡的原型布局:一系列卷積層、最大池化層和激活層,最后還有一些全連接的分類層。 2、 ResNet 的作者將這些問題歸結 ...
Python語言編寫BP神經網絡 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 閱讀數 3135 人工神經網絡是一種經典的機器學習模型,隨着深度 ...
記得上次練習了神經網絡分類,不過當時應該有些地方寫的還是不對。 這次用神經網絡識別mnist手寫數據集,主要參考了深度學習工具包的一些代碼。 mnist數據集訓練數據一共有28*28*60000個像素,標簽有60000個。 測試數據一共有28*28*10000個,標簽10000 ...
記得上次練習了神經網絡分類,不過當時應該有些地方寫的還是不對。 這次用神經網絡識別mnist手寫數據集,主要參考了深度學習工具包的一些代碼。 mnist數據集訓練數據一共有28*28*60000個像素,標簽有60000個。 測試數據一共有28*28*10000個,標簽10000 ...
在net.py里面構造網絡,網絡的結構為輸入為28*28,第一層隱藏層的輸出為300, 第二層輸出的輸出為100, 最后一層的輸出層為10, net.py main.py 進行網絡的訓練 ...
MNIST手寫體數字識別是神經網絡的一個經典的入門案例,堪稱深度學習界的”Hello Word任務”。 本博客基於python語言,在TensorFlow框架上對其進行了復現,並作了詳細的注釋,希望有參考作用。 import tensorflow as tf from ...
利用TensorFlow1.0搭建卷積神經網絡用於識別MNIST數據集,算是深度學習里的hello world吧。雖然只有兩個卷積層,但在訓練集上的正確率已經基本達到100%了。 代碼如下: 訓練一共訓練了3個多小時,訓練效果應當很棒。 但在測試集上,由於一次直接讀入10000 ...