博主原文链接:用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%) 如需转载,请备注出处及链接,谢谢. 2012 年,Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 赢得 ImageNet 挑战赛冠军,基于CNN的图像识别开始受到普遍关注,CNN 成为了图像分类的黄金标准,自那以后,科学界掀开了基于深度神经网络对图像识别的大探索,现如今,深度学习对图像的识别能力已经超出了人眼的辨别能力.本公众号的图像识别系列将循序渐进,层层深入的带领读…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 构建一个多层卷积网络 权值初始化 卷积和池化 第一层卷积 第二层卷积 密集层连接 Dropout 输出层 训练和评估模型 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.它包括卷积层(alternating…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) 数据处理 一 MNIST Fly softmax回归 准备数据 解压 与 重构 手写识别入门 MNIST手写数据集 图片以及标签的数据格式处理 准备数据 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题.该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9. from IPython.display import Image  import base64  Image(data=base64.decodestrin…

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def build_data(dir_name): """ 构建数据 :param dir_name: 指定传入文件夹名称 :return: 构建好的数据 """ # 获取文件名列表 f…

1.知识点 """ 基础知识: 1.神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层.隐藏层.输出层.而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer,又叫下采样层) 2.卷积层:通过在原始图像上平移来提取特征,每一个特征就是一个特征映射 a)提取特征:定义一个过滤器(也称观察窗口,奇数大小,值为权重)大小,步长 b)移动越过图片: 1.VALID:不越过,直接停止观察(一般不用) 2.SAME:直接越过,则对图像零填充(paddin…

这个例子,是学习tensorflow的人员通常会用到的,也是基本的学习曲线中的一环.我也是! 这个例子很简单,这里,就是简单的说下,不同的tensorflow版本,相关的接口函数,可能会有不一样哟.在TensorFlow的中文介绍文档中的内容,有些可能与你使用的tensorflow的版本不一致了,我这里用到的tensorflow的版本就有这个问题. 另外,还给大家说下,例子中的MNIST所用到的资源图片,在原始的官网上,估计很多人都下载不到了.我也提供一下下载地址. 我的tensorflow的版…

import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets("data/",one_hot = True) #导入Tensorflwo和mnist数据集 #构建输入层 x = tf.placeho…