使用 Keras + CNN 識別 MNIST 手寫數字
導入模塊： 下載手寫數據集： 訓練數據60000個，長度和寬度都是28，標簽也是6000個。 測試數據10000個。 圖形化數據集，查看前10個數據集： 數據預處理： 將features以reshape轉化 ...
原文：tensorflow和keras搭建DNN、CNN、RNN手寫數字識別
MNIST手寫數字集 MNIST是一個由美國由美國郵政系統開發的手寫數字識別數據集。手寫內容是 ，一共有 個圖片樣本，我們可以到MNIST官網免費下載，總共 個.gz后綴的壓縮文件，該文件是二進制內容。 文件名 大小 用途 train images idx ubyte.gz . MB 訓練圖像數據 train labels idx ubyte.gz . MB 訓練圖像的標簽 t k images ...
2019-07-19 17:37 0 992 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow(十二)：使用RNN實現手寫數字識別
上代碼： 訓練結果： ...
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。 接下來搭建CNN 卷積->池化->卷積->池化 使圖片從（1,28,28）-> ...
CNN 手寫數字識別
1. 知識點准備 在了解 CNN 網絡神經之前有兩個概念要理解，第一是二維圖像上卷積的概念，第二是 pooling 的概念。 a. 卷積 關於卷積的概念和細節可以參考這里,卷積運算有兩個非常重要特性，以下面這個一維的卷積為例子： 第一個特性是稀疏連接。可以看到， layer m ...
CNN實現手寫數字識別
手寫數字識別數據集簡介 MNIST數據集（修改的國家標准與技術研究所——Modified National Institute of Standards and Technology），是一個大型的包含手寫數字圖片的數據集。該數據集由0-9手寫數字 ...
基於CNN的手寫數字識別程序
基於CNN的手寫數字識別程序 一、數據准備 訓練及測試數據采用Tensorflow官方提供的MNIST數據集，具體內容如下表所示： 文件 內容 圖片信息 大小為28*28的灰度手寫數字圖像，數字 ...
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 ...