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 ...
目錄 下載數據集 加載數據集 構建神經網絡 反向傳播 BP 算法 進行預測 F 驗證 總結 參考 在本章節中,並不會對神經網絡進行介紹,因此如果不了解神經網絡的話,強烈推薦先去看 西瓜書 ,或者看一下我的上一篇博客:數據挖掘入門系列教程 七點五 之神經網絡介紹 本來是打算按照 Python數據挖掘入門與實踐 里面的步驟使用神經網絡來識別驗證碼,但是呢,驗證碼要自己生成,然后我又想了一下,不是有大 ...
2020-04-05 01:36 2 1869 推薦指數:
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 ...
記得上次練習了神經網絡分類,不過當時應該有些地方寫的還是不對。 這次用神經網絡識別mnist手寫數據集,主要參考了深度學習工具包的一些代碼。 mnist數據集訓練數據一共有28*28*60000個像素,標簽有60000個。 測試數據一共有28*28*10000個,標簽10000 ...
記得上次練習了神經網絡分類,不過當時應該有些地方寫的還是不對。 這次用神經網絡識別mnist手寫數據集,主要參考了深度學習工具包的一些代碼。 mnist數據集訓練數據一共有28*28*60000個像素,標簽有60000個。 測試數據一共有28*28*10000個,標簽10000 ...
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras實現MNIST手寫數字識別 MNIST手寫數字數據集介紹 MNIST手寫數字數據集來自美國國家標准與技術研究所,National Institute of Standards ...
簡介 在上一篇博客:數據挖掘入門系列教程(十點五)之DNN介紹及公式推導中,詳細的介紹了DNN,並對其進行了公式推導。本來這篇博客是准備直接介紹CNN的,但是想了一下,覺得還是使用keras構建一個DNN網絡,然后進行一定的分類操作,這樣能夠更加的直觀一點。 在這篇博客中將介紹 ...
從這篇文章開始,終於要干點正兒八經的工作了,前面都是准備工作。這次我們要解決機器學習的經典問題,MNIST手寫數字識別。 首先介紹一下數據集。請首先解壓:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夾內包括兩個文件夾:training和validation ...
一、單隱藏層神經網絡構建與應用 主要內容: 1.1載入數據 1.2建立模型 1.3訓練模型 1.4評估模型 1.5應用模型 1.1載入數據 1.2建立模型 1.2.1構建輸入層 1.2.2構建隱藏層 1.2.3構建輸出層 ...
一、構建模型 二、預測結果 可以看到,5個epoch后准確率已經非常高,通過非卷積網絡訓練模型的准確率低於卷積網絡,讀者可以自行試驗 參考: https://tensorflow.google.cn/tutorials ...