关键词：
1MNIST网络结构及算法推导
2.基于tensorflow的实现
参考：https://blog.csdn.net/zgzczzw/article/details/79897956
tensorflow学习笔记五：mnist实例--卷积神经网络(cnn）
mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。首先，下载并加载数据：importtensorflowastfimporttensorflow.examples.... 查看详情
使用卷积神经网络cnn训练识别mnist(代码片段)
算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络。网络结构比较简单。输入为单通道的mnist数据集。它是一张28*28，包含784个特征值的图片我们第一层输入，使用5*5的卷积核进行卷积，输出32张特征图，然后使用2*2的池化核进行池化输... 查看详情
利用cnn神经网络实现手写数字mnist分类(代码片段)
...time.一、单机单卡实现mnist_CNN1、CNN的理解 概念：卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习代表算法之一。 基本结构： 输入层——【卷积层——激活函数层——池化层】（隐... 查看详情
tensorflow中使用cnn实现mnist手写体识别
...得到下面适用于本手写识别的cnn结构，构造一个两层卷积神经网络，神经网络的结构如下图所示： 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch，32个卷积核，可以计算出32个特征。... 查看详情
基于tensorflow的cnn卷积神经网络对fasion-mnist数据集的分类器(代码片段)
写一个基于tensorflow的cnn，分类fasion-MNIST数据集这个就是fasion-mnist数据集了先上代码，在分析:importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpconfig=tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.3train_ 查看详情
深度学习100例-卷积神经网络（cnn）实现mnist手写数字识别|第1天
...模型五、预测六、知识点详解1.MNIST手写数字数据集介绍2.神经网络程序说明3.网络结构说明我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2来自专栏：【深度学习100例 查看详情
深度学习与tensorflow2.0卷积神经网络（cnn）(代码片段)
...ark。初学深度学习，在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“HelloWorld!”。下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络。 0.Fashion-M... 查看详情
深度学习算法实践12---卷积神经网络（cnn）实现
在搞清楚卷积神经网络（CNN）的原理之后，在本篇博文中，我们将讨论基于Theano的算法实现技术。我们还将以MNIST手写数字识别为例，创建卷积神经网络（CNN），训练该网络，使识别误差达到1%以内。我们首先需要读入MNIST手写数... 查看详情
实现cnn卷积神经网络(代码片段)
...st.images[:3000]20test_y=mnist.test.labels[:3000]2122#构建我们的卷积神经网络23#第一层卷积24conv1=t 查看详情
tensorflow框架初尝试————搭建卷积神经网络做mnist问题
Tensorflow是一个非常好用的deeplearning框架学完了cs231n，大概就可以写一个CNN做一下MNIST了tensorflow具体原理可以参见它的官方文档然后CNN的原理可以直接学习cs231n的课程。 另外这份代码本地跑得奇慢。。估计用gpu会快很多。 ... 查看详情
《python深度学习》第五章-1（cnn简介）读书笔记(代码片段)
第五章深度学习用于计算机视觉5.1 卷积神经网络简介5.1.1卷积神经网络对MNIST分类使用卷积神经网络对MNIST数字进行分类，在第2章用密集连接网络做过（当时的测试精度为97.8%）。它是Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠。实... 查看详情
卷积神经网络cnn实现mnist手写数字识别(代码片段)
...客🍦参考文章地址： 🔗深度学习100例-卷积神经网络实现mnist手写数字识别🍖作者：K同学啊本实验很适合小白入手。实验目的：初次尝试使用 tensorflow，构建卷积神经网络，通过训练集训练模型&#... 查看详情
机器学习-计算机视觉和卷积网络cnn(代码片段)
...就是将每一个像素的值pixel输入到一个DNN中，然后让这个神经网络去学习这个模型，最后去应用这个模型就可以了。听起来是不是很简单，其实如果大家深入研究的话，这里面还是有很多内容去学习的，例如：咱们的图片大小可... 查看详情
卷积神经网络cnn（tensorflow2.1）(代码片段)
很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹importtensorflowastfimportnumpyasnpclassMNISTLoader():def__init__(self):mnist=tf.keras.datasets.mnist(self.train_data,self.train_label),(self.test_data,self.test_label)=m... 查看详情
keras深度学习实战——卷积神经网络详解与实现(代码片段)
Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现0.前言1.传统神经网络的缺陷1.1构建传统神经网络1.2传统神经网络的缺陷2.使用Python从零开始构建CNN2.1卷积神经网络的基本概念2.2卷积和池化相比全连接网络的优势3.使用... 查看详情
tensorflow/简单网络mnist数据集-softmax全连接神经网络，卷积神经网络模型(代码片段)
...w，参考了以下几篇博客：soft模型 tensorflow构建全连接神经网络tensorflow构建卷积神经网络tensorflow构建卷积神经网络tensorflow构建CNN[待学习]全连接+各种优化[待学习]BN层[待学习]先解释以下MNIST数据集，训练数据集有55,000条，即X... 查看详情
手写数字识别-卷积神经网络cnn（06-2）(代码片段)
卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式，特别是在分类领域卷积：通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵进行矩阵相乘，得到不同特征的若干组训练特征数据池化：池化通常有两种最大池化（... 查看详情
第二周学习：卷积神经网络(代码片段)
目录基本组成结构一、卷积Convolutional1传统的神经网络VS卷积神经网络2概念3卷积层的计算卷积核如何工作？二、池化三、全连接四、小结卷积神经网络的典型结构一、AlexNet二、ZFNet三、VGG四、GoogleNet五、ResNet编程一、MNIST数... 查看详情