tensorflow卷積神經網絡與手寫字識別
1、知識點 2、代碼 3、發展歷程 4、卷積與池化輸出矩陣維度計算公式 5、損失計算-交叉熵損失公式 6、SoftMax回歸計算公式 7、激活函數-Relu ...
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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 ...
【深度學習系列】卷積神經網絡詳解(二)——自己手寫一個卷積神經網絡
上篇文章中我們講解了卷積神經網絡的基本原理，包括幾個基本層的定義、運算規則等。本文主要寫卷積神經網絡如何進行一次完整的訓練，包括前向傳播和反向傳播，並自己手寫一個卷積神經網絡。如果不了解基本原理的，可以先看看上篇文章：【深度學習系列】卷積神經網絡CNN原理詳解(一)——基本原理 ...
[神經網絡與深度學習（一）]使用神經網絡識別手寫數字
1.1 感知器 感知器的輸出為： wj為權重，表示相應輸入對輸出的重要性； threshold為閾值，決定神經元的輸出為0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，稱為感知器的偏置。 通過學習算法，能夠自動調整人工神經元的權重和偏置。 1.2 ...
神經網絡-手寫字體識別
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。 ...
深度學習-使用cuda加速卷積神經網絡-手寫數字識別准確率99.7%
源碼和運行結果 cuda：https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C語言版本參考自：http://eric-yuan.me/ 針對著名手寫數字識別的庫mnist，准確率是99.7%,在幾分鍾內，CNN的訓練就可以達到99.60%左右的准確率。 參數配置 ...