欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络,这是最早的卷积神经网络.1998 年 Yan LeCun 在论文 "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition" 中将这种卷积神经网络命名为 "LeNet-5".…

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi…

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中…

1 卷积神经网络简介 在介绍卷积神经网络(CNN)之前,我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别,下面先看一下两者的结构,如下所示: 图1 全连接神经网络与卷积神经网络结构 虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大,但实际上它们的整体架构是非常相似的.从上图中可以看出,卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的.和全连接神经网络一样,卷积神经网络中的每一个节点都是一个神经元.在全连接神经网络中,每相邻两层之间的节点都有边相连,于是一般会将每一层全连接层中的节…

去年研一的时候想做kaggle上的一道题目:猫狗分类,但是苦于对卷积神经网络一直没有很好的认识,现在把这篇文章的内容补上去.(部分代码参考网上的,我改变了卷积神经网络的网络结构,其实主要部分我加了一层1X1的卷积层,至于作用,我会在后文详细介绍) 题目地址:猫狗大战 同时数据集也可以在上面下载到. 既然是手把手,那么就要从前期的导入数据开始: 导入数据 #import sys, io #sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encodin…

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima…

1.标准卷积神经网络 标准的卷积神经网络由输入层.卷积层(convolutional layer).下采样层(downsampling layer).全连接层(fully—connected layer)和输出层构成. 卷积层也称为检测层 下采样层也称为池化层(pooling layer) 2.卷积神经网络的优势: 第一个特点和优势就是:局部感知 在传统神经网络中每个神经元都要与图片上每个像素相连接, 这样的话就会造成权重的数量巨大造成网络难以训练. 而在含有卷积层的神经网络中每个神经元的权重个…

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…

前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败.如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试样本,如果只训练了左边的情况,右边的一定会预测错误,然而在我们人眼看来,这两个圆形的特征其实是一样的,不过是移动了一个位置而已,但是因为前馈网络结构的原因,导致在做权重分配的时候,把更多的权重分配给了左上角,右下角分配的较少,所以在做最终预测,便会出现较大的误差.所以,我们需要在…

我们采用的卷积神经网络是两层卷积层,两层池化层和两层全连接层 我们使用的数据是mnist数据,数据训练集的数据是50000*28*28*1 因为是黑白照片,所以通道数是1 第一次卷积采用64个filter, 第二次卷积采用128个filter,池化层的大小为2*2,我们采用的是两次全连接 第一步:导入数据 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examp…