参考地址:https://blog.csdn.net/miracle_ma/article/details/78305991 使用DCGAN(deep convolutional GAN):深度卷积GAN 网络结构如下: 代码分成四个文件: 读入文件                                          read_data.py 配置线性层,卷积层,反卷积层     ops.py 构建生成器和判别器模型                model.py 训练模型   …

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…

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…

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…

一:MNIST数据集    下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件 分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,test set包括10000个样本. test set中前5000个样本来自原始的NISTtraining set,后5000个样本来自原始的NIST test set,因此,前5000个样本比…

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理 生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程 固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器…

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…

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…

<Generative Adversarial Nets>是 GAN 系列的鼻祖.在这里通过 PyTorch 实现 GAN ,并且用于手写数字生成. 摘要: 我们提出了一个新的框架,通过对抗处理来评估生成模型.其中,我们同时训练两个 model :一个是生成模型 G,用于获取数据分布:另一个是判别模型 D,用来预测样本来自训练数据而不是生成模型 G 的概率.G 的训练过程是最大化 D 犯错的概率.这个框架对应于一个极小极大的二人游戏.在任意函数 G 和 D 的空间中,存在着一个唯一的解,G 恢…

一:数据集 采用MNIST数据集:-->官网 数据集被分成两部分:60000行的训练数据集和10000行的测试数据集. 其中每一张图片包含28*28个像素,我们把这个数组展开成一个向量,长度为28*28=784.在MNIST训练数据集中mnist.train.images是一个形状为[60000,784]的张量,第一个维度数字用来索引图片,第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点.图片里的某个像素的强度值介于0-1之间. MNIST数据集的标签是介于0-9的数字,我们把便签转化为‘one-hot…