包含一個隱含層的全連接神經網絡結構如下： 包含一個隱含層的神經網絡結構圖 以MNIST數據集為例 ...

之前沒有學過tensorflow，所以使用tensorflow來對mnist數據進行識別，采用最簡單的全連接神經網絡，第一層是784,（輸入層）,隱含層是256，輸出層是10 ，相關注釋卸載程序中。 ...

初學tensorflow，參考了以下幾篇博客： soft模型 tensorflow構建全連接神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建CNN[待學習] 全連接+各種優化[待學習] BN層[待學習] 先 ...

1、准備數據 把數據放進txt文件中（數據量大的話，就寫一段程序自己把數據自動的寫入txt文件中，任何語言都能實現），數據之間用逗號隔開，最后一列標注數據的標簽（用於分類），比如0,1。每一行表示一個訓練樣本。如下圖所示。 其中前三列表示數據（特征），最后一列表示數據（特征 ...

網絡結構如下： 代碼如下： 訓練和測試結果如下： 下次更新CIFAR10數據集與改進VGG13網絡 ...

　　在我的上一篇隨筆中，采用了單層神經網絡來對MNIST進行訓練，在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網絡（多層神經網絡）來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST數據 　　MNIST數據集只要一行代碼就可以獲取的到，非常方便。關於MNIST的基本信息可以參考我的上一篇隨筆 ...

　　前面兩篇隨筆實現的單層神經網絡 和多層神經網絡， 在MNIST測試集上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網絡后，正確率已有很大的提升。這次將采用卷積神經網絡繼續進行測試。 1、模型基本結構 　　如下圖所示，本次采用的模型共有8層（包含dropout層）。其中卷積層 ...

全連接神經網絡 前饋神經網絡 包含的層： 線性層和卷積層：這兩種層對輸入進行線性計算。層內維護着線性運算的權重 激活層：這層對數據進行非線性運算。非線性運算時可以逐元素非線性運算的，也可以是其它類習慣的非線性運算 歸一化層：根據輸入的均值和方差對數據進行歸一化，使得數據的范圍 ...