import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数. # MNIST数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层节点数.对于MNIST数据集便是图片的像素. OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数.即类别数目.(0 ~ 9 数字) # 配置神经网络参数 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852983.html ensorflow学习笔记四:mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试   刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每…

传统神经网络ANN训练算法总结 学习/训练算法分类 神经网络类型的不同,对应了不同类型的训练/学习算法.因而根据神经网络的分类,总结起来,传统神经网络的学习算法也可以主要分为以下三类: 1)前馈型神经网络学习算法-----(前馈型神经网络) 2)反馈型神经网络学习算法------(反馈型神经网络) 3)自组织神经网络学习算法------(自组织神经网络) 以下我们将通过三类典型的神经网络模型分别阐述这三类不同的学习算法其区别与相似点. 虽然针对不同的网络模型,这里产生了三类不同类型的训练算法,但…

Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地…

承接上一节,神经网络需要训练,那么训练集来自哪?测试的数据又来自哪? <python神经网络编程>一书给出了训练集,识别图片中的数字.测试集的链接如下: https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_test_10.csv 为了方便,这只是一个小的测试集,才10个. 训练集链接:https://raw.githubuse…

TensorFlow实战中AlexNet卷积神经网络的训练 01 出错 TypeError: as_default() missing 1 required positional argument: 'self' 经过百度.谷歌的双重查找,没找到就具体原因.后面去TensorFlow官方文档中发现,tf.Graph的用法如下: g = tf.Graph() with g.as_default(): # Define operations and tensors in `g`. c = tf.co…

http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/21605008320146451352506/ 传统神经网络ANN训练算法总结 2014-07-04 17:13:52|  分类: deeplearning |  标签:ann  |举报|字号 订阅     下载LOFTER我的照片书  |     原文来自:http://blog.csdn.net/bluebelfast/article/details/17139095 ——————————以下为原文——…

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程…

算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络.网络结构比较简单. 输入为单通道的mnist数据集.它是一张28*28,包含784个特征值的图片 我们第一层输入,使用5*5的卷积核进行卷积,输出32张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积,输出64张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出7*7的图片 第三层为全连接层 我们总结有 7*7*64 个输入,输出1024个节点 ,使用relu作为激活函数,增加一个keep_prob的dropout…

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer…