matlab練習程序（神經網絡識別mnist手寫數據集）
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 ...
原文：matlab練習程序（神經網絡識別mnist手寫數據集）
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 個像素，標簽有 個。 測試數據一共有 個，標簽 個。 這里神經網絡輸入層是 個像素，用了 個隱含層，最終 個輸出結果。 arc代表的是神經網絡結構，可以增加隱含層，不過我試了沒太大效果，畢竟梯度消失。 因為是最普通的神經網絡， ...
2018-05-15 22:16 0 2481 推薦指數：
相關推薦
用Kersa搭建神經網絡【MNIST手寫數據集】
ＭNIST手寫數據集的識別算得上是深度學習的”hello world“了，所以想要入門必須得掌握。新手入門可以考慮使用Keras框架達到快速實現的目的。 完整代碼如下： 運行結果如下： 可以看出准確率達到了99%，說明神經網絡在圖像識別上具有巨大的優勢。 ...
數據挖掘入門系列教程（八）之使用神經網絡（基於pybrain）識別數字手寫集MNIST
目錄 下載數據集 加載數據集 構建神經網絡 反向傳播(BP)算法 進行預測 F1驗證 總結 參考 在本章節中，並不會對神經網絡進行介紹，因此如果不了解神經網絡的話，強烈推薦先去看《西瓜書 ...
卷積神經網絡CNN識別MNIST數據集
這次我們將建立一個卷積神經網絡，它可以把MNIST手寫字符的識別准確率提升到99%，讀者可能需要一些卷積神經網絡的基礎知識才能更好的理解本節的內容。 程序的開頭是導入TensorFlow： import tensorflow as tf from ...
PyTorch手寫數字識別(MNIST數據集)
PyTorch手寫數字識別(MNIST數據集) https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/90815082 MNIST 手寫數字識別是一個比較簡單的入門項目，相當於深度學習中的 Hello World，可以讓我們快速了解 ...
利用卷積神經網絡實現MNIST手寫數據識別
代碼： ...
基於MNIST手寫數字數據集的數字識別小程序
30行代碼奉上！（MNIST手寫數字的識別，識別率大約在91%，簡單嘗試的一個程序，小玩具而已） 其中x作為輸入是一個1x768的向量，然后就是經過權重和偏食，就得到10個輸出，然后用softmax()進行預測值的輸出。 此外y_作為真值，要用到一個占位符 ...
pytorch實現MNIST手寫體識別（全連接神經網絡）
環境： pytorch1.1 cuda9.0 ubuntu16.04 該網絡有3層，第一層input layer，有784個神經元（MNIST數據集是28*28的單通道圖片，故有784個神經元）。第二層為hidden_layer，設置為500個神經元。最后一層是輸出層，有10個神經元（10 ...