今天通过论坛偶然知道,在mnist之后,还出现了一个旨在代替经典mnist数据集的Fashion MNIST,同mnist一样,它也是被用作深度学习程序的“hello world”,而且也是由70k张28*28的图片组成的,它们也被分为10类,有60k被用作训练,10k被用作测试.唯一的区别就是,fashion mnist的十种类别由手写数字换成了服装.这十种类别如下: 'T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat','Sandal',…

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个…

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…

Fashion MNIST https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist Fashion-MNIST is a dataset of Zalando's article images—consisting of a training set of 60,000 examples and a test set of 10,000 examples. Each example is a 28x28 grayscale image, asso…

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来…

引言 最近自学GRU神经网络,感觉真的不简单.为了能够快速跑完程序,给我的渣渣笔记本(GT650M)也安装了一个GPU版的tensorflow.顺便也更新了版本到了tensorflow-gpu 1.7.之前相关的程序代码依然兼容,可以运行.刚好遇到五一假期,一个人在实验室发霉,就顺便随手做了一下MNIST手写体数字的BP神经网络识别程序.做的比较简单,日后可能会扩充这一篇随笔,所以大概算是个草稿版. 正文 MNIST数据准备 MNIST手写体数字识别,在人工智能中的地位有点像’hello wor…

一.步骤: 导入包以及读取数据 设置参数 数据预处理 构建模型 编译模型 训练以及测试模型 二.代码: 1.导入包以及读取数据 #导入包 import numpy as np np.random.seed(1337) #设置之后每次执行代码,产生的随机数都一样 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from keras.utils import np_utils from keras.models import Se…

一.卷积神经网络的简述 卷积神经网络将一个图像变窄变长.原本[长和宽较大,高较小]变成[长和宽较小,高增加] 卷积过程需要用到卷积核[二维的滑动窗口][过滤器],每个卷积核由n*m(长*宽)个小格组成,每个小格都有自己的权重值, 长宽变窄:过滤器的长宽决定的 高度变高:过滤器的个数决定的 输入:55000 × 784 = 28*28 输出:55000 × 10 lenet:两层卷积层(卷积层 + 池化层).两层全连接层 二.代码: 1.数据集: 下载好Mnist数据集加压到文件夹'MNIST_d…

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #构建回归模型,输入原始真实值(group truth),采用sotfmax函数拟合,并定义损失函数和优化器 #定义回归模型 x = tf.placeholder(tf.float32,…