上一節，我們已經學會了基於PyTorch深度學習框架高效，快捷的搭建一個神經網絡，並對模型進行訓練和對參數進行優化的方法，接下來讓我們牛刀小試，基於PyTorch框架使用神經網絡來解決一個關於手寫數字識別的計算機視覺問題，評價我們搭建的模型的標准是它是否能准確的對手寫數字圖片進行識別 ...

　　 上周在搜索關於深度學習分布式運行方式的資料時，無意間搜到了paddlepaddle，發現這個框架的分布式訓練方案做的還挺不錯的，想跟大家分享一下。不過呢，這塊內容太復雜了，所以就簡單的介紹一下paddlepaddle的第一個“hello word”程序----mnist手寫數字識別 ...

基於CNN的手寫數字識別程序 一、數據准備 訓練及測試數據采用Tensorflow官方提供的MNIST數據集，具體內容如下表所示： 文件 內容 圖片信息 大小為28*28的灰度手寫數字圖像，數字 ...

該案例主要目的是為了熟悉Keras基本用法，以及了解DNN基本流程。 示例代碼： 訓練結果為： 繼續在測試集上評估模型。 運行結果為： 為了了解模型預測錯誤原因，可查看預測 ...

手寫數字。難度不是很大，主要是對keras框架中語句的調用，以及參數的改寫（keras已經把深度學習中 ...

摘要：想了解深度學習卻又無從下手，不如從手寫數字識別模型訓練開始吧！ 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。語音識別、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經滲入到我們生活中的每個角落，給生活帶來極大便利。即便如此，依然有很多人覺得深度學習高深莫測、遙 ...

@ 目錄 ✌ 卷積神經網絡手寫數字圖像識別 1、✌ 導入相關庫 2、✌ 導入手寫數據集 3、✌ 定義數據包裝器 4、✌ 查看數據維度 5、✌ 定義卷積網絡層 6、✌ 定義模型與損失函數、優化器 7、✌ 訓練 ...

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 ...