该案例主要目的是为了熟悉Keras基本用法,以及了解DNN基本流程. 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.datasets import mnist from keras.layers import Dense from keras.utils.np_utils import to_categorical #加载数据,训练60…

目录 神经网络的卷积.池化.拉伸 LeNet网络结构 LeNet在MNIST数据集上应用 参考资料 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决手写数字识别的视觉任务.自那时起,CNN的最基本的架构就定下来了:卷积层.池化层.全连接层.如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5(-5表示具有5个层),和原始的LeNet有些许不同,比如把激活函数改为了现在很常用的ReLu. 神经网络的卷积.池化.拉伸 前面讲了卷积和池化,卷积层可以从图像中提取特…

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU…

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学…

×下面资源个人全都跑了一遍,不会出现仅是字符而无法运行的状况,运行环境: Geoffrey Hinton在多次访谈中讲到深度学习研究人员不要仅仅只停留在理论上,要多编程.个人在学习中也体会到单单的看理论到头来还是一头雾水,只有不断和编程结合,才能检验自己是否掌握了这门知识.但是作为初学者应先以跑通理论为第一要义,所以可以使用有关框架,降低入门难度,避免重复造轮子. 一.TensorFlow 资源地址: 资源介绍: 资源目录: 二.PyTorch 资源地址: 资源介绍: 这个资源为深度学习研究人员…

import os import tab import tensorflow as tf print "tensorflow 5.2 " from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ''' mnist = input_data.read_data_sets("/asky/tensorflow/mnist_data",one_hot=True) print "-------------…

参考:台大李宏毅老师视频课程-Keras-Demo 在载入数据阶段报错: ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 Google之后找到一篇内容相近博文:手写数字识别---demo 问题解决步骤: 1-去官网下载了数据集: 数据集网址(宝可梦大师课程里也有提到过):http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 2-将下载好的数据集放在一定的位置 将如下代码另存为一个文件load_data.py,后面直接i…

参考: 原视频:李宏毅机器学习-Keras-Demo 调参博文1:深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络 调参博文2:手写数字识别---demo(有小错误) 代码链接: 编程环境: 操作系统:win7 - CPU anaconda-Python3-jupyter notebook tersonFlow:1.10.0 Keras:2.2.4 背景: 视频里宝可梦大师提供的部分参数设置不能得到好的结果,这里记录一下后续调参 1-载入数据报错的问题: 载入数据运行时报错:[WinError 1…

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/…

内容 背景 准备 实践 结果 总结 引用 背景 老规矩,先上代码吧 代码所在: https://github.com/BruceDone/darknet_demo 最近在做深度学习相关的项目的时候,了解在现有的深度学习检测流派里面有one-stage ,two stage 两种流派,one-stage流派中yolo模型十分的抢眼 OK,在进一步了解了yolo模型之后,发现不仅有提供速度非快的yolo v3 tiny 版本,而且准确率也非常高,顿时想起了之前在上一篇Tensorflow破解验证码只…