介紹如何使用keras搭建一個多層感知機實現手寫體識別及搭建一個神經網絡最小的必備知識 keras常用模塊的簡單介紹 'Input','Model','Sequential',這三個模塊是以前老的接口,新的版本已經將它們融合到后面的模塊當中 以'__'開頭的模塊是一些 ...
mnist手寫體識別 Mnist數據集可以從官網下載,網址:http: yann.lecun.com exdb mnist 下載下來的數據集被分成兩部分: 行的訓練數據集 mnist.train 和 行的測試數據集 mnist.test 。每一個MNIST數據單元有兩部分組成:一張包含手寫數字的圖片和一個對應的標簽。我們把這些圖片設為 xs ,把這些標簽設為 ys 。訓練數據集和測試數據集都包含 ...
2019-07-24 11:53 0 1355 推薦指數:
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基於自動編碼機(autoencoder),這里網絡的層次結構為一個輸入層,兩個隱層,后面再跟着一個softmax分類器: 采用貪婪算法,首先把input和feature1看作一個自動編碼機,訓練 ...
手寫數字。難度不是很大,主要是對keras框架中語句的調用,以及參數的改寫(keras已經把深度學習中 ...
github博客傳送門 csdn博客傳送門 本章所需知識: 沒有基礎的請觀看深度學習系列視頻 tensorflow Python基礎 資料下載鏈接: 深度學習基礎網絡模型(mnist手寫體識別數據集) MNIST數據集手寫體識別(CNN實現) 最后附上訓練截圖: ...
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 ...
本文參考Yann LeCun的LeNet5經典架構,稍加ps得到下面適用於本手寫識別的cnn結構,構造一個兩層卷積神經網絡,神經網絡的結構如下圖所示: 輸入-卷積-pooling-卷積-pooling-全連接層-Dropout-Softmax輸出 第一層卷積利用 ...
我想寫一系列深度學習的簡單實戰教程,用mxnet做實現平台的實例代碼簡單講解深度學習常用的一些技術方向和實戰樣例。這一系列的主要內容偏向於講解實際的例子,從樣例和代碼里中學習解決實際問題。我會默認讀者有一定神經網絡和深度學習的基礎知識,讀者在這里不會看到大段推導和理論闡述。基礎理論知識十分重要 ...
TensorFlow 手寫體數字識別 以下資料來源於極客時間學習資料 • 手寫體數字 MNIST 數據集介紹 MNIST 數據集介紹 MNIST 是一套手寫體數字的圖像數據集,包含 60,000 個訓練樣例和 10,000 個測試樣例, 由紐約大學 ...