用Keras搭建神經網絡 簡單模版（二）——Classifier分類（手寫數字識別）
從mnist下載手寫數字圖片數據集，圖片為28*28，將每個像素的顏色（0到255）改為（0倒1），將標簽y變為10個長度，若為1，則在1處為1，剩下的都標為0。 搭建神經網絡，Activation為激活函數。由於第一個Dense傳出32.所以第二個的Dense ...
原文：用Keras搭建神經網絡 簡單模版（三）—— CNN 卷積神經網絡（手寫數字圖片識別）
從mnist下載手寫數字圖片數據集，圖片為 ，將每個像素的顏色 到 改為 倒 ，將標簽y變為 個長度，若為 ，則在 處為 ，剩下的都標為 。 接下來搭建CNN 卷積 gt 池化 gt 卷積 gt 池化 使圖片從 , , gt , , gt , , gt , , gt , , 構建全連接神經網絡 訓練和測試 全代碼： View Code 輸出： ...
2018-09-07 11:40 0 2383 推薦指數：
相關推薦
keras與卷積神經網絡（CNN）實現識別mnist手寫數字
在本篇博文當中，筆者采用了卷積神經網絡來對手寫數字進行識別，采用的神經網絡的結構是:輸入圖片——卷積層——池化層——卷積層——池化層——卷積層——池化層——Flatten層——全連接層（64個神經元）——全連接層（500個神經元）——softmax函數，最后得到分類的結果。Flatten層用於將池 ...
用Keras實現MNIST手寫數字識別（使用CNN:卷積神經網絡）
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras實現MNIST手寫數字識別 MNIST手寫數字數據集介紹 MNIST手寫數字數據集來自美國國家標准與技術研究所，National Institute of Standards ...
手寫數字圖片識別-卷積神經網絡
導入依賴 下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集，一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽，其中有6W張是訓練集，1W張是測試集。 其中，x_train為訓練集特征，y_train為訓練集標簽，x_test為測試集特征 ...
圖片訓練：使用卷積神經網絡（CNN）識別手寫數字
這篇文章中，我們將使用CNN構建一個Tensorflow.js模型來分辨手寫的數字。首先，我們通過使之“查看”數以千計的數字圖片以及他們對應的標識來訓練分辨器。然后我們再通過此模型從未“見到”過的測試數據評估這個分辨器的精確度。 一、運行代碼 這篇文章的全部代碼可以在倉庫 ...
手寫數字識別-卷積神經網絡cnn（06-2）
卷積和池化在深度學習中的作用是對圖像和文本信息提取特征的常用方式，特別是在分類領域 卷積：通過不同的卷積核與圖像或文本數據矩陣 進行矩陣相乘，得到不同特征的若干組訓練特征數據 池化：池化通常有兩種最大池化（max-pooling）和平均池化，最大池化就是在一塊矩陣區域（比如2X2，4個像素點 ...
基於Tensorflow-gpu的mnist手寫數字識別(卷積神經網絡CNN)
一、構建模型 二、預測結果 可以看到，5個epoch后准確率已經非常高，通過非卷積網絡訓練模型的准確率低於卷積網絡，讀者可以自行試驗 參考： https://tensorflow.google.cn/tutorials ...
如何用卷積神經網絡CNN識別手寫數字集？
前幾天用CNN識別手寫數字集，后來看到kaggle上有一個比賽是識別手寫數字集的，已經進行了一年多了，目前有1179個有效提交，最高的是100%，我做了一下，用keras做的，一開始用最簡單的MLP，准確率只有98.19%，然后不斷改進，現在是99.78%，然而我看到排名第一是100%，心碎 ...