原文: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 Function 是定義在整個訓練集上的,是所有樣本誤差的平均,也就是損失函數的平均。 具體的了解請看我的博客: https: blog.csdn.net qq article details 梯度下降 ...

2019-09-09 09:50 1 858 推薦指數:

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手寫數字圖片識別-卷積神經網絡

導入依賴 下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集,一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽,其中有6W張是訓練集,1W張是測試集。 其中,x_train為訓練集特征,y_train為訓練集標簽,x_test為測試集特征 ...

Mon Nov 09 16:55:00 CST 2020 0 806
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
keras與卷積神經網絡(CNN)實現識別mnist手寫數字

在本篇博文當中,筆者采用了卷積神經網絡來對手寫數字進行識別,采用的神經網絡的結構是:輸入圖片——卷積層——池化層——卷積層——池化層——卷積層——池化層——Flatten層——全連接層(64個神經元)——全連接層(500個神經元)——softmax函數,最后得到分類的結果。Flatten層用於將池 ...

Tue Apr 14 17:23:00 CST 2020 0 1046
 
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