最近用python寫了一個實現手寫數字識別的BP神經網絡,BP的推導到處都是,但是一動手才知道,會理論推導跟實現它是兩回事。關於BP神經網絡的實現網上有一些代碼,可惜或多或少都有各種問題,在下手寫了一份,連帶着一些關於性能的分析也寫在下面,希望對大家有所幫助。 加一些簡單的說明 ...
原文鏈接:https: data flair.training blogs python deep learning project handwritten digit recognition 原文講得很詳細,這里補充一些注釋。由於直接從庫導入mnist數據集需要的時間非常久,因此這里導入的是本地已下載好的mnist數據集。 但我懷疑我下了假的數據集,咋驗證准確率這么低,所以這里不提供了 ...
2020-12-27 16:50 0 402 推薦指數:
最近用python寫了一個實現手寫數字識別的BP神經網絡,BP的推導到處都是,但是一動手才知道,會理論推導跟實現它是兩回事。關於BP神經網絡的實現網上有一些代碼,可惜或多或少都有各種問題,在下手寫了一份,連帶着一些關於性能的分析也寫在下面,希望對大家有所幫助。 加一些簡單的說明 ...
看了幾天的BP神經網絡,總算是對它有一點點的理解了。今天就用python搭建了一個模型來實現手寫數字的識別。 一、BP神經網絡簡介 BP(back propagation)神經網絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡,是應用最廣泛的一種神經網絡。BP神經網絡算法的基本思想是學習過程 ...
@ 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 ...
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 ...
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 ...
是一個非常強大的用來做大規模數值計算的庫。其所擅長的任務之一就是實現以及訓練深度神經網絡。 在博文中 ...
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 ...
莫煩視頻網址 這個代碼實現了預測和可視化 去掉可視化進行代碼簡化 ...