import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess=tf.Session(config=config) mnist = input_data.re…

用CNN及MLP等方法识别minist数据集 2017年02月13日 21:13:09 hnsywangxin 阅读数:1124更多 个人分类: 深度学习.keras.tensorflow.cnn   前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 =…

单向LSTM笔记, LSTM做minist数据集分类 先介绍下torch.nn.LSTM()这个API 1.input_size: 每一个时步(time_step)输入到lstm单元的维度.(实际输入的数据size为[batch_size, input_size]) 2. hidden_size: 确定了隐含状态hidden_state的维度. 可以简单的看成: 构造了一个权重, 隐含状态 3 . num_layers: 叠加的层数.如图所示num_layers为 3 4. batch_firs…

TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集 前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的 下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg…

学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 基于TensorFlow一次简单的RNN实现 极客学院-递归神经网络 如何使用TensorFlow构建.训练和改进循环神经网络…

Tensorflow Mask-RCNN训练识别箱子的模型…

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验…

TensorFlow实现多层感知机MINIST分类 TensorFlow 支持自动求导,可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度.使用梯度自动更新用变量定义的张量.本文将使用 TensorFlow 优化器来训练网络. 前面定义了层.权重.损失.梯度以及通过梯度更新权重.用公式实现可以帮助我们更好地理解,但随着网络层数的增加,这可能非常麻烦. 使用 TensorFlow 的一些强大功能,如 Contrib(层)来定义神经网络层及使用 TensorFlow 自带的优化器来计算和使用梯度…

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-12-5 By 蒋思源2017年9月12日 09:54 时序数据经常出现在很多领域中,如金融.信号处理.语音识别和医药.传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程,才能将预处理的数据输入到机器学习算法中.并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识,因此也就更进一步加大了预处理成本.例如信号处理(即 EEG 信号分类),特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱(power spectra).Hjorth 参数…

最近在弄深度学习,从网上找了一些资料.这是基于Tensorflow的深度学习的验证码识别.https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_5.html http://blog.topspeedsnail.com/archives/10858    看到一个关于发票识别的关键区域定位    https://blog.csdn.net/m0_38097087/article/details/80281835…