分类-MNIST（手写数字识别）

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Tensorflow之MNIST手写数字识别：分类问题（1）

一.MNIST数据集读取 one hot 独热编码独热编码是一种稀疏向量,其中:一个向量设为1,其他元素均设为0.独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符优点: 1.将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 2.机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的常用计算方法都是基于欧式空间的 3.将离散型特征使用one_hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理 import tensorflow as tf #MNIST数据集读取 import ten…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen…

基于tensorflow的MNIST手写数字识别（二）--入门篇

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇一.本文的意义因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

第三节，CNN案例-mnist手写数字识别

卷积:神经网络不再是对每个像素做处理,而是对一小块区域的处理,这种做法加强了图像信息的连续性,使得神经网络看到的是一个图像,而非一个点,同时也加深了神经网络对图像的理解,卷积神经网络有一个批量过滤器,通过重复的收集图像的信息,每次收集的信息都是小块像素区域的信息,将信息整理,先得到边缘信息,再用边缘信息总结从更高层的信息结构,得到部分轮廓信息,最后得到完整的图像信息特征,最后将特征输入全连接层进行分类,得到分类结果. 卷积: 经过卷积以后,变为高度更高,长和宽更小的图像,进行多次卷积,就会获得深…

mnist 手写数字识别

mnist 手写数字识别三大步骤 1.定义分类模型2.训练模型3.评价模型 import tensorflow as tfimport input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)#1.定义分类模型x = tf.placeholder("float", [None, 784])W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b = tf.Vari…

Tensorflow实现MNIST手写数字识别

之前我们讲了神经网络的起源.单层神经网络.多层神经网络的搭建过程.搭建时要注意到的具体问题.以及解决这些问题的具体方法.本文将通过一个经典的案例:MNIST手写数字识别,以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程. 一 .MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一,通常这个数据集都会被作为深度学习的入门案例.数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/…