主要内容: 1.基于多层感知器的mnist手写数字识别(代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 先贴代码: #

#coding=utf-8 #1.数据预处理 import numpy as np #导入模块,numpy是扩展链接库 import pandas as pd import tensorflow import keras from keras.utils import np_utils np.random.seed(10) #设置seed可以产生的随机数据 from keras.datasets import mnist #导入模块,下载读取mnist数据 (x_train_image,y_tr

1 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #下载据数 print('train images:',mnist.train.

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对. 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码. mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个. 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个. 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果. arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失. 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右. 迭

MNIST手写数据集的识别算得上是深度学习的”hello world“了,所以想要入门必须得掌握.新手入门可以考虑使用Keras框架达到快速实现的目的. 完整代码如下: # 1. 导入库和模块 from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D from keras.layers import Dense, Flatten from keras.utils import to_categor

今天在运行手写数据集的过程中,出现一个问题,代码没有问题,但是运行的时候一直报错,错误如下: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1051)> 查询网上的各种博客什么的,最后貌似是因为python3的原因出现的,目前采用的解决方案是在代码的顶端

Tensorflow实现softmax regression识别手写数字 MNIST手写数字识别可以形象的描述为机器学习领域中的hello world. MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集.它由几万张28*28像素的手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息.我们的任务就是对这些手写数字进行分类.转换为0-9共十个分类. 首先在命令行中运行如下代码加载MNIST手写数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 导读 MNIST数据集 数据处理 单层隐藏层神经网络的实现 多层隐藏层神经网络的实现 导读 就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把"Hello World!"作为入门的示例代码一样,MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的"Hello World!".通过这个例子,我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式,以及如何使用TensorF

MNIST数据集介绍 MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片,数据集的官网是:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html,我们可以从这里下载数据集.使用如下的代码对数据集进行加载: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 运行上述代码会自动下载数

目标 在本章中 我们将使用我们在kNN上的知识来构建基本的OCR应用程序. 我们将尝试使用OpenCV自带的数字和字母数据集. 手写数字的OCR 我们的目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序.为此,我们需要一些train_data和test_data.OpenCV带有一个图片digits.png(在文件夹opencv/samples/data/中),其中包含5000个手写数字(每个数字500个).每个数字都是20x20的图像.因此,我们的第一步是将图像分割成5000个不同的数字.对于每个数字,

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值与定义网络结构,建构一个3个卷积层和3个池化层,一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络 # 首先定义初始化权重函数 def init_weights(shape): return tf.Variabl

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,

import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.reset_default_graph() INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns %matplotlib inline np.random.seed(2) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confus

# 加载图片 data = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = data.load_data() plt.imshow(x_train[0], cmap='gray') # 创建10个文件夹存放每一类图片 for i in range(10): os.makedirs(f"../datas/mnist/train/{i}") os.makedirs(f"../datas/mnist/te

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致

在<手写数字识别——手动搭建全连接层>一文中,我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型,其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配.梯度计算.准确度的统计等问题,但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的.在大多数情况下,我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型,这同时也算对得起TensorFlow这个强大的工具了.本节,还是以手写数据集MNIST为例,利用TensorFlow2.0的keras高层API重现之前的网络. 一.数据的导入与预处理 关于这个过程,与上节

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

具体效果实现: 第一次由于设备问题所以只训练了是一些个简单的字: 第二选了23个字训练了3000在字迹清晰下能够识别: 类似于默,鼠,鼓,这类文字也能识别,由于训练数据的问题,在测试的时候应尽量写在正中间 中文手写数据集下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1DCDUGmSEtxyFpuxBKVqMnQ 提取码:zzos 项目完整python源代码下载:前去下载