标签(空格分隔): DeepLearning


mnist

mnist是一个数据集,其中包含很多手写数字的图片,每张图片都已经打上了label;

Deep Learning

传统的机器学习神经网络由一层输入层和一个输出层构成,中间最多还包含一个隐藏层。包括输入和输出层在内,超过三层的神经网络就被称为Deep Learning。所以Deep是一个严格的定义,在技术层面讲的话就是超过一层的隐藏层。
Traditional machine learning relies on shallow nets, composed of one input and one output layer, and at most one hidden layer in between. More than three layers (including input and output) qualifies as “deep” learning. So deep is a strictly defined, technical term that means more than one hidden layer.

如图所示:

层数越深,神经网络提取出来的特征就越高级,越具有语义信息。

DP4J -- mnist的更多相关文章

  1. [Keras] mnist with cnn

    典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0. ...

  2. 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: import ...

  3. tensorflow学习笔记四:mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试

    刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输 ...

  4. caffe的python接口学习(4):mnist实例---手写数字识别

    深度学习的第一个实例一般都是mnist,只要这个例子完全弄懂了,其它的就是举一反三的事了.由于篇幅原因,本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义,如果想弄明白的,请参看我以前的博文: 数据层及参数 ...

  5. Caffe初试(二)windows下的cafee训练和测试mnist数据集

    一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试 ...

  6. Keras学习~第一个例子~跑MNIST

    import numpy as npimport gzip import struct import keras as ks import logging from keras.layers impo ...

  7. MXNet学习~第一个例子~跑MNIST

    反正基本上是给自己看的,直接贴写过注释后的代码,可能有的地方理解不对,你多担待,看到了也提出来(基本上对未来的自己说的),三层跑到了97%,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导 ...

  8. Deep Learning 24:读论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”——mnist错误率为0.24%

    读本篇论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”的原因在它的mnist错误率为0.24%,世界排名第4.并且代码是用matlab写的,本人还没装caf ...

  9. 【Mxnet】----1、使用mxnet训练mnist数据集

    使用自己准备的mnist数据集,将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下,然后用mxnet训练. 1.制作rec数据集 (1).制作list

随机推荐

  1. git-----------------git:如何让git识别我修改了文件夹名字和文件名字的大小写问题。

    修改每个项目里面的隐藏的.git文件里面的config文件.将箭头指的原本是true改成false.

  2. hduoj 1251 统计难题

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1251 统计难题 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory ...

  3. C++11基于范围的for循环

    C++11包含一种新的 for 循环,称为基于范围的 for 循环,可以简化对数组元素的遍历.格式如下: for(Type VarName : Array){ //每个元素的值会依次赋给 VarNam ...

  4. 【Arduino】旋转编码器的Arduino使用方法

    以前用CRT显示器的时候,调整显示器的时候用一个圆盘转动和点击的方法就可以实现选择菜单和修改设置项的值,比多个按钮的方式方便很多. 鼠标滚轮也是这种操作方法,旋转+点击,只是方向不同.最近在网上买了旋 ...

  5. zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv)

    zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halc ...

  6. jquery 通过ajax FormData 对象上传附件

    之前上传附件都是用插件,或者用form表单体检(这个是很久以前的方式了),今天突发奇想,自己来实现附件上传,具体实现如下 html: <div>   流程图: <input id=& ...

  7. VB.NET中Form窗体运行时,按ESC退出全屏状态

    1.在其KeyDown事件添加: If e.KeyValue = 27 Then Me.FormBorderStyle = Windows.Forms.FormBorderStyle.Sizable ...

  8. Material Design Lite,简洁惊艳的前端工具箱 之 容器组件。

    本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博客地址为http://www.cnblogs.com/jasonnode/ .网站上有对应每一 ...

  9. Android判断网路是否畅通加权限

    权限 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/> <uses-permission ...

  10. SQL SERVER 数据库备份的三种策略及语句

    1.全量数据备份    备份整个数据库,恢复时恢复所有.优点是简单,缺点是数据量太大,非常耗时 全数据库备份因为容易实施,被许多系统优先采用.在一天或一周中预定的时间进行全数据库备份使你不用动什么脑筋 ...