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 ...

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 ...

是一個非常強大的用來做大規模數值計算的庫。其所擅長的任務之一就是實現以及訓練深度神經網絡。 在博文中 ...

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 ...

1.導入必備的包 2.定義mnist數據的格式變換 3.下載數據集，定義數據迭代器 4.定義全連接神經網絡（多層感知機）（若是CNN卷積神經網絡，則在網絡中添加幾個卷積層即可 ...

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 ...

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 ...