實現我們分類數字的網絡 好,讓我們使用隨機梯度下降和 MNIST訓練數據來寫一個程序來學習怎樣識別手寫數字。 我們用Python (2.7) 來實現。只有 74 行代碼!我們需要的第一個東西是 MNIST數據。如果有 github 賬號,你可以將這些代碼庫克隆下來 ...
當您學完Python,你學到了什么 開發網站 或者, 基礎語法要點 函數 面向對象編程 調試 IO編程 進程與線程 正則表達式。。。 當你學完Python,你可以干什么 當程序員 或者, 手寫數據結構和算法 手寫神經網絡項目。 用Python來爬取一些美女照片 OR 笑話段子開心開心。 好了,切入正題,Python從入門到精通,需要多長時間 從精通到找到一份月薪過萬的開發工作,需要幾個月 尚學堂繼 ...
2018-07-20 09:50 0 4169 推薦指數:
實現我們分類數字的網絡 好,讓我們使用隨機梯度下降和 MNIST訓練數據來寫一個程序來學習怎樣識別手寫數字。 我們用Python (2.7) 來實現。只有 74 行代碼!我們需要的第一個東西是 MNIST數據。如果有 github 賬號,你可以將這些代碼庫克隆下來 ...
最近忙里偷閑學習了一點機器學習的知識,看到神經網絡算法時我和阿Kun便想到要將它用Python代碼實現。我們用了兩種不同的方法來編寫它。這里只放出我的代碼。 MNIST數據集基於美國國家標准與技術研究院的兩個數據集構建而成。訓練集中包含250個人的手寫數字,其中50%是高中生,50%來自人口 ...
運行完測試一下 數字0 輸出結果矩陣y 代表數字0的y[0]=0.957864064,代表1-9的y[1:9]的結果接近於0,識別結果是數字0。 ...
首先,關於神經網絡,其實是一個結合很多知識點的一個算法,關於cnn(卷積神經網絡)大家需要了解: 下面給出我之前總結的這兩個知識點(基於吳恩達的機器學習) 代價函數: 代價函數 代價函數(Cost ...
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 ...
上篇文章中我們講解了卷積神經網絡的基本原理,包括幾個基本層的定義、運算規則等。本文主要寫卷積神經網絡如何進行一次完整的訓練,包括前向傳播和反向傳播,並自己手寫一個卷積神經網絡。如果不了解基本原理的,可以先看看上篇文章:【深度學習系列】卷積神經網絡CNN原理詳解(一)——基本原理 ...
預測線性函數 z = w1 * x1 + w2 * x2 ...
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 ...