前面兩篇隨筆實現的單層神經網絡 和多層神經網絡， 在MNIST測試集上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網絡后，正確率已有很大的提升。這次將采用卷積神經網絡繼續進行測試。 1、模型基本結構 　　如下圖所示，本次采用的模型共有8層（包含dropout層）。其中卷積層 ...

tensorflow中使用mnist數據集訓練全連接神經網絡 ——學習曹健老師“人工智能實踐：tensorflow筆記”的學習筆記， 感謝曹老師 前期准備：mnist數據集下載，並存入data目錄： 文件列表：四個文件，分別為訓練和測試集數據 Four files ...

原理就不多講了，直接上代碼，有詳細注釋。 結果 ...

網絡結構如下： 代碼如下： 注釋： （1）由於筆記本配置的原因，程序沒有跑完，今后有合適的機器再跑； （2）對CIFAR數據集的理解不夠！需要進一步加深； （3）下次更新ResNet18網絡與CIFAR10數據集實戰。 2020.5.16 ...

ResNet網絡結構如下： 采用模型和數據分離的代碼方式，模型如下： 程序調試成功，沒有訓練，測試數據， 數據量太大，目前的機器不行，待有合適的時機再做預測。 下次更新：RNN網絡實戰IMDB數據集 2020.5.17 重新更新代碼 用CoLab跑代碼 ...

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者：hjimce 卷積神經網絡算法是n年前就有的算法，只是近年來因為深度學習相關算法為多層網絡的訓練提供了新方法，然后現在電腦的計算能力已非 ...

　　在我的上一篇隨筆中，采用了單層神經網絡來對MNIST進行訓練，在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網絡（多層神經網絡）來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST數據 　　MNIST數據集只要一行代碼就可以獲取的到，非常方便。關於MNIST的基本信息可以參考我的上一篇隨筆 ...

 經典神經網絡誕生記： 1、LeNet，1998年 　　2、AlexNet，2012年 　　3、ZF-net，2013年 　　4、GoogleNet，2014年 　　5、VGG，2014年 　　6、ResNet，2015年 LeNet-5 ...