今天我们的主角是keras,其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期.大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层,向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步. 所以,今天就来带大家写keras中的Hello World , 做一个手写数字识别的cnn.回顾cnn架构: 我们要处理的是这样的灰度像素图: 我们先来看跑完的结果(在Google Colab上运行): x_train shape: (60000, 28, 28, 1) 60000 train samples 10000

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

主要内容: 1.基于CNN的mnist手写数字识别(详细代码注释) 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 CNN的介绍可以

代码: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision # 数据库模块 import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次 BATCH_SIZE = LR = 0.001 # 学习率

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

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

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

写在开头:这个实验和matlab手写神经网络实现识别手写数字一样. 实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取

实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取图片的灰度值矩阵(28,28),然后把每张图片的灰度值矩阵resha

这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. '''The example demonstrates how to write custom layers for Keras. # Keras自定义层编写示范 We build a custom activatio

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

效果展示 这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放到了gitee,部分地方需对照代码进行观看,下面有URL. 思路

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了.自从接触pytorch以来,一直想写点什么.曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few months now, l've never felt better, l've more energy.My skin is clearer. My eye sight has improved.确实,使用p

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

这是一个简单快速入门教程——用Keras搭建神经网络实现手写数字识别,它大部分基于Keras的源代码示例 minst_mlp.py. 1.安装依赖库 首先,你需要安装最近版本的Python,再加上一些包Keras,numpy,matplotlib和jupyter.你可以安装这些报在全局,但是我建议安装它们在virtualenv虚拟环境, 这基本上封装了一个完全孤立的Python环境. 安装Python包管理器 sudo easy_install pip 安装virtualenv pip inst

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阶张量就是标量(

最近忙里偷闲学习了一点机器学习的知识,看到神经网络算法时我和阿Kun便想到要将它用Python代码实现.我们用了两种不同的方法来编写它.这里只放出我的代码. MNIST数据集基于美国国家标准与技术研究院的两个数据集构建而成.训练集中包含250个人的手写数字,其中50%是高中生,50%来自人口调查局.每个训练集的数字图片像素为28x28.MNIST数据集可通过 下载链接 下载,它包含以下内容: 训练集图像:train-images-idx3-ubyte.gz,包含60000个样本 训练集类标:tr

本教程创建一个小的神经网络用于手写字符的识别.我们使用MNIST数据集进行训练和测试.这个数据集的训练集包含60000张来自500个人的手写字符的图像,测试集包含10000张独立于训练集的测试图像.你可以参看本教程的Ipython notebook. 本节中,我们使用CNN的模型助手来创建网络并初始化参数.首先import所需要的依赖库. %matplotlib inline from matplotlib import pyplot import numpy as np import os i

# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import argparse import sys DATA_DIR = os.path.join('.', 'mnist_link') # ======================================= # COMMON OPERATIONS #

# 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