代碼已經發布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果幫到你了,希望給個star鼓勵一下 1 BP神經網絡 1.1算法介紹 反向傳播(英語:Backpropagation,縮寫為BP)是"誤差反向傳播"的簡稱,是一種與最優化方法 ...
第一張圖包括 層LeNet 卷積神經網絡的結構圖,以及其中最復雜的一層S 到C 的結構處理示意圖。 第二張圖及第三張圖是用tensorflow重寫LeNet 網絡及其注釋。 這是原始的LeNet 網絡: 下面是改進后的LeNet 網絡: ...
2018-10-16 10:19 4 2832 推薦指數:
代碼已經發布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果幫到你了,希望給個star鼓勵一下 1 BP神經網絡 1.1算法介紹 反向傳播(英語:Backpropagation,縮寫為BP)是"誤差反向傳播"的簡稱,是一種與最優化方法 ...
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 ...
在上一篇博客CNN核心概念理解中,我們以LeNet為例介紹了CNN的重要概念。在這篇博客中,我們將利用著名深度學習框架PyTorch實現LeNet5,並且利用它實現手寫體字母的識別。訓練數據采用經典的MNIST數據集。本文主要分為兩個部分,一是如何使用PyTorch實現LeNet模型,二是實現數據 ...
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 ...
環境: pytorch1.1 cuda9.0 ubuntu16.04 該網絡有3層,第一層input layer,有784個神經元(MNIST數據集是28*28的單通道圖片,故有784個神經元)。第二層為hidden_layer,設置為500個神經元。最后一層是輸出層,有10個神經元(10 ...
功能: 將文件夾下的20*20像素黑白圖片,根據重心位置繪制到28*28圖片上,然后保存。經過預處理的圖片有利於數字的准確識別。參見MNIST對圖片的要求。 此處可下載已處理好的圖片: https://files.cnblogs.com/files ...
卷積神經網絡目前被廣泛地用在圖片識別上, 已經有層出不窮的應用, 如果你對卷積神經網絡充滿好奇心,這里為你帶來pytorch實現cnn一些入門的教程代碼 #首先導入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn ...