原文:機器學習——用卷積神經網絡(CNN)實現手寫數字識別

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:

查看詳情

機器學習】BP神經網絡實現手寫數字識別

  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,但是一動才知道,會理論推導跟實現它是兩回事。關於BP神經網絡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 ...

Sat May 23 04:49:00 CST 2015 3 14092
機器學習實戰—搭建BP神經網絡實現手寫數字識別

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 ...

Wed May 12 06:16:00 CST 2021 2 1375
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 ...

Wed Apr 28 05:11:00 CST 2021 0 257
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
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM