記得第一次接觸手寫數字識別數據集還在學習TensorFlow,各種sess.run(),頭都繞暈了。自從接觸pytorch以來,一直想寫點什么。曾經在2017年5月,Andrej Karpathy發表的一篇Twitter,調侃道:l've been using PyTorch a few ...
第 章 LeNet:識別手寫數字 LeNet架構時深度學習社區的一個開創性工作,見論文 ,作者在實現LeNet的主要創新點是用於OCR上。LeNet架構簡單輕巧 就內存占用而言 ,這使它成為教授CNNs的完美之選。在本章,我們將復制類似於 年LeCun的論文中的實驗。我們首先回顧LeNet架構,之后使用keras實現網絡,最后將它用在MNIST數據集上評估手寫數字識別。 LeNet架構 我們在第 ...
2018-09-21 12:51 0 691 推薦指數:
記得第一次接觸手寫數字識別數據集還在學習TensorFlow,各種sess.run(),頭都繞暈了。自從接觸pytorch以來,一直想寫點什么。曾經在2017年5月,Andrej Karpathy發表的一篇Twitter,調侃道:l've been using PyTorch a few ...
在《手寫數字識別——利用Keras高層API快速搭建並優化網絡模型》一文中,我們搭建了全連接層網絡,准確率達到0.98,但是這種網絡的參數量達到了近24萬個。本文將搭建LeNet-5網絡,參數僅有6萬左右,該網絡是由Yann LeCun在1998年提出,是歷史上第一代卷積神經網絡。關於其歷史 ...
# 確認當前環境的版本 import mindspore print(mindspore.__version__) 1. 數據集下載 MNIST是一個手寫數字數據集,訓練集包含60000張手寫數字,測試集包含10000張手寫數字,共10類。 從華為雲OBS公共桶中下載。 import ...
第一張圖包括8層LeNet5卷積神經網絡的結構圖,以及其中最復雜的一層S2到C3的結構處理示意圖。 第二張圖及第三張圖是用tensorflow重寫LeNet5網絡及其注釋。 這是原始的LeNet5網絡: 下面是改進后的LeNet5網絡: ...
目錄 神經網絡的卷積、池化、拉伸 LeNet網絡結構 LeNet在MNIST數據集上應用 參考資料 LeNet是卷積神經網絡的祖師爺LeCun在1998年提出,用於解決手寫數字識別的視覺任務。自那時起,CNN的最基本的架構就定下來了:卷積層、池化層、全連接層。如今各大 ...
一、准備工作 1.打開本鏈接,其中代碼可以直接粘貼使用。 2.打開 anaconda prompt安裝圖像識別需要的庫 3.將桌面的 mnist數據集拷貝到 Jupyter Notebook默認工作路徑(我的文檔)。 4.打開 ...
一、手寫數字識別簡介 手寫數字識別是指給定一系列的手寫數字圖片以及對應的數字標簽,構建模型進行學習,目標是對於一張新的手寫數字圖片能夠自動識別出對應的數字。圖像識別是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對像的技術。機器學習領域一般將此類識別問題轉化 ...
Digit Recognizer 在kaggle網站中,competitions里點擊getting started會有一個Digit Recognizer(手寫數字識別)的題目,很適合入門。 The data files train.csv and test.csv ...