原文:tensorflow卷積神經網絡與手寫字識別

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:

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神經網絡-手寫字識別

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。 ...

Mon Dec 31 01:04:00 CST 2018 0 943
使用TensorFlow卷積神經網絡識別手寫數字(1)-預處理篇

  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 ...

Tue Mar 06 21:19:00 CST 2018 0 1503
python-卷積神經網絡全面理解-tensorflow實現手寫數字識別

    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 ...

Mon Sep 09 17:50:00 CST 2019 1 858
 
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