手动设计神经网络进行MNIST分类

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手动设计神经网络进行MNIST分类

前言: 用手工设计的两层神经网络,经过200个epoch,最后得到0.9599,约0.96的精度正文 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 32 #计算一共有…

Pytorch搭建卷积神经网络用于MNIST分类

import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F EPOCH = 1000 BATCH_SIZE = 128 LR = 0.001 DOWNLOAD_MNIST = False…

matlab练习程序（神经网络识别mnist手写数据集）

记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对. 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码. mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个. 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个. 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果. arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失. 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右. 迭…

deep_learning_LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html 3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10…

TensorFlow——LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html 3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as…

L26 使用卷积及循环神经网络进行文本分类

文本情感分类文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别.本节关注它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪.这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用. 同搜索近义词和类比词一样,文本分类也属于词嵌入的下游应用.在本节中,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪.后续内容将从以下几个方面展开: 文本情感分类数据集使用循环神经网络进行情感分类使用卷积神经网络进行情感…

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务（包含示例）

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti…