(CNN卷積神經網絡)用pytorch實現多層感知機（MLP)（全連接神經網絡FC）分類MNIST手寫數字體的識別
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 ...
原文：pytorch實現MNIST手寫體識別（全連接神經網絡）
環境： pytorch . cuda . ubuntu . 該網絡有 層，第一層input layer，有 個神經元 MNIST數據集是 的單通道圖片，故有 個神經元 。第二層為hidden layer，設置為 個神經元。最后一層是輸出層，有 個神經元 分類任務 。在第二層之后還有個ReLU函數，進行非線性變換。 結果： . ...
2019-08-14 22:47 2 2217 推薦指數：
相關推薦
tensorflow 全連接神經網絡識別mnist數據
之前沒有學過tensorflow，所以使用tensorflow來對mnist數據進行識別，采用最簡單的全連接神經網絡，第一層是784,（輸入層）,隱含層是256，輸出層是10 ，相關注釋卸載程序中。 ...
Pytorch1.0入門實戰一：LeNet神經網絡實現 MNIST手寫數字識別
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 ...
前饋全連接神經網絡和函數逼近、時間序列預測、手寫數字識別
Andrew Kirillov 著 Conmajia 譯 2019 年 1 月 12 日 原文發表於 CodeProject（2018 年 9 月 28 日）. 中文版有小幅修改，已獲作者本人授權. 本文介紹了如何使用 ANNT 神經網絡庫生成前饋全連接神經網絡並應用到問題求解 ...
卷積神經網絡入門：LeNet5（手寫體數字識別）詳解
第一張圖包括8層LeNet5卷積神經網絡的結構圖，以及其中最復雜的一層S2到C3的結構處理示意圖。 第二張圖及第三張圖是用tensorflow重寫LeNet5網絡及其注釋。 這是原始的LeNet5網絡： 下面是改進后的LeNet5網絡： ...
人工智能結課作業-BP神經網絡/卷積神經網絡手寫體識別
代碼已經發布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果幫到你了，希望給個star鼓勵一下 1 BP神經網絡 1.1算法介紹 反向傳播（英語：Backpropagation，縮寫為BP）是"誤差反向傳播"的簡稱，是一種與最優化方法 ...
深度網絡實現手寫體識別
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，訓練出二者之間的參數，然后用feature1層的激活值作為輸出，輸入到feature2,即把 ...