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下载python源代码之后,使用: import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True) 下载下来的数据集分成: mnist.train.images 60000*784 mnist.train.labels 60000*10 mnist.test.images 60000*784 mnist.test.labels 60000*10…
#加载TF并导入数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #设置训练的超参数,学习率 训练迭代最大次数,输入数据的个数 learning_rate= 0…
网络:两层卷积,两层全连接,一层softmax 代码: import numpy as np from keras.utils import to_categorical from keras import Sequential from keras import layers from keras import optimizers from keras.datasets import mnist from PIL import Image (train_x, train_y), (test_…
# 导入模块 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #模型训练 # 设置超参数 learning_rate =…
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/…
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…
持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA…
简述] 我们在学习编程语言时,往往第一个程序就是打印“Hello World”,那么对于人工智能学习系统平台来说,他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了.MNIST是一个手写数字的数据集,官网是Yann LeCun's website.数据集总共包含了60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test),每一个数字的大小为28*28像素.通过利用Tensorflow人工智能平台,我们可以学习到人工智能学习平台是如何通过数据…
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…
MNIST手写数字识别 MNIST数据集介绍和下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/   一.数据集介绍: MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集 下载下来的数据集被分成两部分:60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test)   二.TensorFlow实现MNIST手写数字识别 (1)构建一个只有输入层和输出层的简单神经网络模型,使用二次代价函数和梯度下降算法进行优化:代码如下: #TensorFlow实…