模式識別領域應用機器學習的場景非常多,手寫識別就是其中一種,最簡單的數字識別是一個多類分類問題,我們借這個多類分類問題來介紹一下google最新開源的tensorflow框架,后面深度學習的內容都會基於tensorflow來介紹和演示 請尊重原創,轉載請注明來源網站 ...
博主原文鏈接:用TensorFlow教你做手寫字識別 准確率 . 如需轉載,請備注出處及鏈接,謝謝。 年,Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 贏得 ImageNet 挑戰賽冠軍,基於CNN的圖像識別開始受到普遍關注,CNN 成為了圖像分類的黃金標准,自那以后,科學界掀開了基於深度神經網絡對圖像識別的大探索,現如今,深度學習對圖像的識別 ...
2018-05-13 19:24 0 7963 推薦指數:
模式識別領域應用機器學習的場景非常多,手寫識別就是其中一種,最簡單的數字識別是一個多類分類問題,我們借這個多類分類問題來介紹一下google最新開源的tensorflow框架,后面深度學習的內容都會基於tensorflow來介紹和演示 請尊重原創,轉載請注明來源網站 ...
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、 ...
這是個分類應用入門:使用softmax分類,簡單來說就是概論轉化為0-1區間的一個數字 讀取數據集 獨熱編碼(one hot encoding) 一種稀疏向量,其中 ...
本文主要是用kNN算法對字母圖片進行特征提取,分類識別。內容如下: kNN算法及相關Python模塊介紹 對字母圖片進行特征提取 kNN算法實現 kNN算法分析 一、kNN算法介紹 K近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類算法是機器學習 ...
3層神經網絡,自定義輸入節點、隱藏層、輸出節點的個數,使用sigmoid函數作為激活函數,梯度下降法進行權重的優化。 使用MNIST數據集,進行手寫數字識別 代碼實現了手寫數字的識別,可以在此基礎上,進行改進研究,比如調節學習率、初始化權重的方式,激活函數等變化時對結果的影響。 ...
我想大部分程序員的第一個程序應該都是“hello world”,在深度學習領域,這個“hello world”程序就是手寫字體識別程序。 這次我們詳細的分析下手寫字體識別程序,從而可以對深度學習建立一個基本的概念。 1.初始化權重和偏置矩陣,構建神經網絡的架構 import numpy ...
一:數據集 采用MNIST數據集:--》官網 數據集被分成兩部分:60000行的訓練數據集和10000行的測試數據集。 其中每一張圖片包含28*28個像素,我們把這個數組展開成一個向量,長度為2 ...
MNIST手寫數字識別 MNIST數據集介紹和下載: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 一、數據集介紹: MNIST是一個入門級的計算機視覺數據集 下載下來的數據集被分成兩部分:60000行的訓練數據集 ...