原文:tensorflow學習筆記——圖像識別與卷積神經網絡

無論是之前學習的MNIST數據集還是Cifar數據集,相比真實環境下的圖像識別問題,有兩個最大的問題,一是現實生活中的圖片分辨率要遠高於 ,而且圖像的分辨率也不會是固定的。二是現實生活中的物體類別很多,無論是 種還是 種都遠遠不夠,而且一張圖片中不會只出現一個種類的物體。為了更加貼近真實環境下的圖像識別問題,由李飛飛教授帶頭整理的ImageNet很大程度上解決了這個問題。 ImageNet是一個 ...

2019-08-13 10:15 1 1865 推薦指數:

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卷積神經網絡圖像識別

卷積神經網絡圖像識別 我們介紹了人工神經網絡,以及它的訓練和使用。我們用它來識別了手寫數字,然而,這種結構的網絡對於圖像識別任務來說並不是很合適。本文將要介紹一種更適合圖像、語音識別任務的神經網絡結構——卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)。說卷積 ...

Thu Jan 17 16:26:00 CST 2019 0 7743
CNN 卷積神經網絡 手寫數字 圖像識別 (深度學習

@ 目錄 ✌ 卷積神經網絡手寫數字圖像識別 1、✌ 導入相關庫 2、✌ 導入手寫數據集 3、✌ 定義數據包裝器 4、✌ 查看數據維度 5、✌ 定義卷積網絡層 6、✌ 定義模型與損失函數、優化器 7、✌ 訓練 ...

Wed Apr 28 05:11:00 CST 2021 0 257
基於cifar10實現卷積神經網絡圖像識別

過程: View Code 結果: 分析:   cifar10數據集比mnist數據集更完整也更復雜,基於cifar數據集進行10分類比mnist有更高的難度,整體的准確率和召回率都普遍偏低,但適當的增加迭代次數和卷積核的大小有助於提升 ...

Sat Dec 15 04:38:00 CST 2018 0 1471
卷積神經網絡入門案例-數字圖像識別

  卷積層的原理和優點     在普通的全連接神經網絡基礎上,加上了卷積層,卷積層可以把低級別的特征逐步提取成為高級別特征的能力,是實現圖像識別、語音識別等人工智能應用的基本原理。所以,由於卷積層這個能自主從原始的數據開始逐步發現特征並最終解決問題的能力,所以卷積層特別適合處理像圖片、視頻、音頻 ...

Wed Jul 31 00:34:00 CST 2019 0 1809
tensorflow學習筆記卷積神經網絡最終筆記

  這已經是我的第五篇博客學習卷積神經網絡了。之前的文章分別是:   1,Keras深度學習卷積神經網絡(CNN),這是開始學習Keras,了解到CNN,其實不懂的還是有點多,當然第一次筆記主要是給自己心中留下一個印象,知道什么是卷積神經網絡,而且主要是學習Keras,順便走一下CNN的過程 ...

Fri Sep 20 03:33:00 CST 2019 0 1099
tensorflow學習筆記五:mnist實例--卷積神經網絡(CNN)

mnist的卷積神經網絡例子和上一篇博文中的神經網絡例子大部分是相同的。但是CNN層數要多一些,網絡模型需要自己來構建。 程序比較復雜,我就分成幾個部分來敘述。 首先,下載並加載數據: 定義四個函數,分別用於初始化權值W,初始化偏置項b, 構建卷積層和構建池化層 ...

Fri Sep 09 00:31:00 CST 2016 11 57627
python: 神經網絡實現MNIST圖像識別

神經網絡輸入層神經單元個數:784 (圖像大小28*28) 輸出層 :10 (10個類別分類,即10個數字) 隱藏層個數 ...

Sun Sep 01 05:11:00 CST 2019 0 742
 
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