mnist的卷積神經網絡例子和上一篇博文中的神經網絡例子大部分是相同的。但是CNN層數要多一些，網絡模型需要自己來構建。 程序比較復雜，我就分成幾個部分來敘述。 首先，下載並加載數據： 定義四個函數，分別用於初始化權值W，初始化偏置項b, 構建卷積層和構建池化層 ...

經過前面兩篇博文的學習，我們已經訓練好了一個caffemodel模型，並生成了一個deploy.prototxt文件，現在我們就利用這兩個文件來對一個新的圖片進行分類預測。 我們從mnist數據集的test集中隨便找一張圖片，用來進行實驗。 最后輸出 the class ...

深度學習的第一個實例一般都是mnist，只要這個例子完全弄懂了，其它的就是舉一反三的事了。由於篇幅原因，本文不具體介紹配置文件里面每個參數的具體函義，如果想弄明白的，請參看我以前的博文： 數據層及參數 視覺層及參數 solver配置文件及參數 一、數據准備 官網提供的mnist數據並不是 ...

如果用公式 y=f(wx+b) 來表示整個運算過程的話，那么w和b就是我們需要訓練的東西，w稱為權值，在cnn中也可以叫做卷積核（filter），b是偏置項。f是激活函數，有sigmoid、rel ...

概述 帶GUI界面的，基於python sklearn knn算法的手寫數字識別器，可用於識別手寫數字，訓練數據集為mnist。 詳細 代碼下載：http://www.demodashi.com/demo/13039.html ...

剛開始學習tf時，我們從簡單的地方開始。卷積神經網絡（CNN）是由簡單的神經網絡（NN）發展而來的，因此，我們的第一個例子，就從神經網絡開始。 神經網絡沒有卷積功能，只有簡單的三層：輸入層，隱藏層和 ...

折騰了一天半終於裝好了win10下的TensorFlow-GPU版，在這里做個記錄。 准備安裝包： visual studio 2015； Anaconda3-4.2.0-Windows-x86 ...

使用python接口來運行caffe程序，主要的原因是python非常容易可視化。所以不推薦大家在命令行下面運行python程序。如果非要在命令行下面運行，還不如直接用 c++算了。 推薦使用jup ...

動生成該文件，以mnist為例。 deploy.py 運行該文件后，會在mnist目 ...

使用。 基於tensorflow-1.0與mnist數據集做demo展示並列舉實驗結果。 文末附有skl ...