層神經網絡,自定義輸入節點 隱藏層 輸出節點的個數,使用sigmoid函數作為激活函數,梯度下降法進行權重的優化。 使用MNIST數據集,進行手寫數字識別 代碼實現了手寫數字的識別,可以在此基礎上,進行改進研究,比如調節學習率 初始化權重的方式,激活函數等變化時對結果的影響。 ...
2018-12-30 17:04 0 943 推薦指數:
1、知識點 2、代碼 3、發展歷程 4、卷積與池化輸出矩陣維度計算公式 5、損失計算-交叉熵損失公式 6、 ...
BP神經網絡的手寫數字識別 ANN 人工神經網絡算法在實踐中往往給人難以琢磨的印象,有句老話叫“出來混總是要還的”,大概是由於具有很強的非線性模擬和處理能力,因此作為代價上帝讓它“黑盒”化了。作為一種general purpose的學**算法,如果你實在不想去理會 ...
1.導入MNIST數據集 直接使用fetch_mldata會報錯,錯誤信息是python3.7把fetch_mldata方法移除了,所以需要單獨下載數據集從這個網站上下載數據集: https ...
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 ...
1實驗環境 實驗環境:CPU i7-3770@3.40GHz,內存8G,windows10 64位操作系統 實現語言:python 實驗數據:Mnist數據集 程序使用的數據庫是mnist手寫數字數據庫,數據庫有兩個版本,一個是別人做好的.mat格式,訓練數據有60000條,每條是一個 ...
神經網絡實現手寫識別 任務介紹 手寫數字識別是一個多分類問題,共有10個分類,每個手寫數字圖像的類別標簽是0~9中的其中一個數。例如下面這三張圖片的標簽分別是0,1,2。 任務:利用sklearn來訓練一個簡單的全連接神經網絡,即多層感知機(Multilayer perceptron ...