原文:TensorFlow.NET機器學習入門【5】采用神經網絡實現手寫數字識別(MNIST)

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,其中training文件夾下包括 個訓練圖片validation下包括 個評估圖片,圖片為 像素,分別放在 十個文件夾 ...

2021-12-28 08:48 5 1503 推薦指數:

查看詳情

TensorFlow.NET機器學習入門【3】采用神經網絡實現非線性回歸

上一篇文章我們介紹的線性模型的求解,但有很多模型是非線性的,比如: 這里表示有兩個輸入,一個輸出。 現在我們已經不能采用y=ax+b的形式去定義一個函數了,我們只能知道輸入變量的數量,但不知道某個變量存在幾次方的分量,所以我們采用一個神經網絡去定義一個函數。 我們假設 ...

Fri Dec 24 19:39:00 CST 2021 10 1937
TensorFlow.NET機器學習入門【7】采用卷積神經網絡(CNN)處理Fashion-MNIST

本文將介紹如何采用卷積神經網絡(CNN)來處理Fashion-MNIST數據集。 程序流程如下: 1、准備樣本數據 2、構建卷積神經網絡模型 3、網絡學習(訓練) 4、消費、測試 除了網絡模型的構建,其它步驟都和前面介紹的普通神經網絡的處理完全一致,本文就不重復介紹了,重點講一下模型 ...

Thu Dec 30 21:06:00 CST 2021 7 1608
TensorFlow.NET機器學習入門【4】采用神經網絡處理分類問題

上一篇文章我們介紹了通過神經網絡來處理一個非線性回歸的問題,這次我們將采用神經網絡來處理一個多元分類的問題。 這次我們解決這樣一個問題:輸入一個人的身高和體重的數據,程序判斷出這個人的身材狀況,一共三個類別:偏瘦、正常、偏胖。 處理流程如下: 1、收集數據 2、構建神經網絡 3、訓練 ...

Mon Dec 27 19:36:00 CST 2021 0 1539
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
Pytorch1.0入門實戰一:LeNet神經網絡實現 MNIST手寫數字識別

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 ...

Sun Mar 03 07:51:00 CST 2019 0 1351
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM