BP神經網絡的手寫數字識別
BP神經網絡的手寫數字識別 ANN 人工神經網絡算法在實踐中往往給人難以琢磨的印象，有句老話叫“出來混總是要還的”，大概是由於具有很強的非線性模擬和處理能力，因此作為代價上帝讓它“黑盒”化了。作為一種general purpose的學**算法，如果你實在不想去理會 ...
原文：19神經網絡實現手寫識別
神經網絡實現手寫識別 任務介紹 手寫數字識別是一個多分類問題，共有 個分類，每個手寫數字圖像的類別標簽是 中的其中一個數。例如下面這三張圖片的標簽分別是 ， ， 。 任務：利用sklearn來訓練一個簡單的全連接神經網絡，即多層感知機 Multilayer perceptron，MLP 用於識別數據集DBRHD的手寫數字。 MLP的輸入 DBRHD數據集的每個圖片是一個由 或 組成的 X 的文本矩 ...
2021-10-26 22:03 0 122 推薦指數：
相關推薦
神經網絡用於手寫數字識別
一：人工神經網絡 人類之所以能夠思考，學習，判斷，大部分都要歸功於人腦中復雜的神經網絡。雖然現在人腦的機理還沒有完全破譯，但是人腦中神經元之間的連接，信息的傳遞都已為人所知曉。於是人們就想能否模擬人腦的功能用於解決其他問題，這就發展出人工神經網絡。 人工神經網絡 ...
基於BP神經網絡的手寫數字識別
一.BP神經網絡原理及結構 本片博客偏向於BP神經網絡的MATLAB程序實現講解，詳細原理請參考：http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html 1.神經元 神經 ...
MLP神經網絡實例--手寫識別
1.導入MNIST數據集 直接使用fetch_mldata會報錯,錯誤信息是python3.7把fetch_mldata方法移除了,所以需要單獨下載數據集從這個網站上下載數據集: https ...
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 ...
BP神經網絡（手寫數字識別）
1實驗環境 實驗環境：CPU i7-3770@3.40GHz，內存8G，windows10 64位操作系統 實現語言：python 實驗數據：Mnist數據集 程序使用的數據庫是mnist手寫數字數據庫，數據庫有兩個版本，一個是別人做好的.mat格式，訓練數據有60000條，每條是一個 ...
第二節，TensorFlow 使用前饋神經網絡實現手寫數字識別
一 感知器 感知器學習筆記：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器（Perceptron）是二分類的線性分類模型， ...
pytorch實現MNIST手寫體識別（全連接神經網絡）
環境： pytorch1.1 cuda9.0 ubuntu16.04 該網絡有3層，第一層input layer，有784個神經元（MNIST數據集是28*28的單通道圖片，故有784個神經元）。第二層為hidden_layer，設置為500個神經元。最后一層是輸出層，有10個神經元（10 ...