Tensorflow搭建卷積神經網絡識別手寫英語字母
更新記錄： 2018年2月5日 初始文章版本 近幾天需要進行英語手寫體識別，查閱了很多資料，但是大多數資料都是針對MNIST數據集的，並且主要識別手寫數字。為了滿足實際的英文手寫識別需求，需要從訓練集構造到神經網絡搭建各個方面對現有代碼進行修改。 神經網絡的結構： 1.輸入28 ...
原文：簡單的卷積神經網絡，實現手寫英文字母識別
簡單的卷積神經網絡，實現手寫英文字母識別 搭建Python運行環境 建議用Anaconda ，自學Python程序設計 安裝Tensorflow 再安裝Pycharm等環境。 也可用Pytorch . Anaconda的安裝及工具包下載方法總結 參考文章： 手把手教你在Windows系統下安裝Anaconda 在官網上下載Anaconda Anaconda官網 進入官網： 點擊Download 選 ...
2021-05-14 23:02 0 2107 推薦指數：
相關推薦
手寫數字圖片識別-卷積神經網絡
導入依賴 下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集，一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽，其中有6W張是訓練集，1W張是測試集。 其中，x_train為訓練集特征，y_train為訓練集標簽，x_test為測試集特征 ...
用Keras搭建神經網絡 簡單模版（三）—— CNN 卷積神經網絡（手寫數字圖片識別）
從mnist下載手寫數字圖片數據集，圖片為28*28，將每個像素的顏色（0到255）改為（0倒1），將標簽y變為10個長度，若為1，則在1處為1，剩下的都標為0。 接下來搭建CNN 卷積->池化->卷積->池化 使圖片從（1,28,28）-> ...
利用卷積神經網絡實現MNIST手寫數據識別
代碼： ...
python-卷積神經網絡全面理解-tensorflow實現手寫數字識別
首先，關於神經網絡，其實是一個結合很多知識點的一個算法，關於cnn（卷積神經網絡）大家需要了解： 下面給出我之前總結的這兩個知識點（基於吳恩達的機器學習） 代價函數： 代價函數 代價函數（Cost ...
莫煩pytorch學習筆記（八）——卷積神經網絡（手寫數字識別實現）
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 ...
TensorFlow(十)：卷積神經網絡實現手寫數字識別以及可視化
上代碼： 打開cmd，進入當前文件夾，執行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\logs' 就可以進入tenso ...
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 ...