在逻辑回归中使用mnist数据集.导入相应的包以及数据集. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.train.images…

代码比较简单,没啥好说的,就做个记录而已.大致就是现建立graph,再通过session运行即可.需要注意的就是Variable要先初始化再使用. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt # 把下载的MNIST数据集放到mnist_link目录下,用TF提供的接口解析数据集 MNIST = input_dat…

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,…

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 22 17:39:19 2015 @author: 90Zeng """ import numpy import theano import theano.tensor as T import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random N = 400 # 400个样本 feats = 784 # 每个样本的维…

# coding: utf-8 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次大小batch_size = 100#计算一共有多少个批次n_batch = mnist.train.num_examp…

由于深度学习近期取得的进展,手写字符识别任务对一些主流语言来说已然不是什么难题了.但是对于一些训练样本较少的非主流语言来说,这仍是一个挑战性问题.为此,本文提出新模型TextCaps,它每类仅用200个训练样本就能达到和当前最佳水平媲美的结果. 由于深度学习模型近期取得的进展,对于许多主流语言来说,手写字符识别已经是得到解决的问题了.但对于其它语言而言,由于缺乏足够大的.用来训练深度学习模型的标注数据集,这仍然是一个极具挑战性的问题. 尽管 CNN 可以很好地理解图片中的低级和高级特征,但这样做…

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…