一.MINIST数据集下载 1.https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/      此网站提供了mnist_train.csv和mnist_test.csv,其中mnist_train.csv有60000个训练数据,mnist_test.csv有10000个测试数据 2.还有两个较小数据集,可供测试. https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneura…

上面我们说了神经网络的基础知识,根据上章的基础尝试搭建一个标准的3层神经网络,参考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代码 1.>初始化函数 — 设定输入层节点.隐藏层节点.输出层节点的数量,设置学习率和各层的权重 2.>训练 — 学习给定训练集样本后,优化权重 3.>查询 — 给定输入,从输出节点给出答案 2.初始化网络 在init函数里面增加节点.学习率的初始化 3.权重--网络的核心 网路中最重要的部分是链接权…

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字.这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成. MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成.本文的目标是高精度地识别这些数字. 具体实现过程 导入 tensorflow.matplotlib.random 和 numpy.然后,导入 mnist 数据集并进行独热编码.请注意,TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST,也会用到它们: 仔细观…

tensorFlow见基础 实验 MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写阿拉伯数字的数据集. 其中包含有60000个已经标注了的训练集,还有10000个用于测试的测试集. 本次实验的任务就是通过手写数字的图片,识别出具体写的是0-9之中的哪个数字.   理论知识回顾 一个典型的浅层神经网络结构如下: 上图所示的是一个只有一层隐藏层的浅层神经网络 我们有3个输入层节点,分别对应i[1] i[2] i[3] 隐藏层有4个节点,分别对应h[0] h[1] h[2] h[3],对应的激活函数为ReL…

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载…

PS:这是6月份时的一个结课项目,当时的想法就是把之前在Coursera ML课上实现过的对手写数字识别的方法迁移过来,但是最后的效果不太好… 2014年 6 月 一.实验概述 实验采用的是CIFAR-10 图像数据库,一共包括60000幅32x32 彩色图像.这些图像分为10类,每类6000幅.整个数据库分为五个训练包和一个测试包,每个包一万幅图像,所以一共5万幅训练图像,1万幅测试图像.    测试包中,每个类包括1000幅图像,随机排序.而5个训练包合在一起,每类包括5000幅图像.类的标…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示 对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出 对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算\(W^T*x+b\) 3.4 多个样本例子中的向量化 上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我…

先挖个坑,快期末考试了,有空填上w 好了,今晚刚好有点闲,就把坑填上吧. //-------------------------------开篇------------------------------------------- 首先讲一下,这篇随笔不是讲HOG特征是什么,怎么提取(这种图像特征网上一搜一大把),也不是讲BP神经网络工作原理,发展史啥的(机器学习小白,ANN深究我也不懂).在这里我要讲的是,车标识别怎么code,怎么使用OpenCV自带的BP神经网络训练,以及识别.好了废话不多…

1 神经网络概览( Neural Networks Overview ) 先来快速过一遍如何实现神经网络. 首先需要输入特征x,参数w和b,计算出z,然后用激活函数计算出a,在神经网络中我们要做多次这样的计算,反复计算z和a,然后用损失函数计算最后的a和y的差异. 可以把很多sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络.我们用上标方括号表示第几层,用上标圆括号表示第几个样本. 训练的时候通过反向传播来计算导数,先计算da,再计算dz,再到dw,db. 2 神经网络表示( Neural Networ…

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10…