知識點 代碼 發展歷程 卷積與池化輸出矩陣維度計算公式 損失計算 交叉熵損失公式 SoftMax回歸計算公式 激活函數 Relu ...
2019-05-27 22:28 0 767 推薦指數:
3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。 ...
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 ...
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 ...
首先,關於神經網絡,其實是一個結合很多知識點的一個算法,關於cnn(卷積神經網絡)大家需要了解: 下面給出我之前總結的這兩個知識點(基於吳恩達的機器學習) 代價函數: 代價函數 代價函數(Cost ...
折騰了幾天,爬了大大小小若干的坑,特記錄如下。代碼在最后面。 環境: 方法: 調試代碼: 坑1:ModuleNotFoundError: ...
上代碼: 打開cmd,進入當前文件夾,執行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\logs' 就可以進入tenso ...