在<手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型>一文中,我们搭建了全连接层网络,准确率达到0.98,但是这种网络的参数量达到了近24万个.本文将搭建LeNet-5网络,参数仅有6万左右,该网络是由Yann LeCun在1998年提出,是历史上第一代卷积神经网络.关于其历史可阅读另一篇博客<冬日曙光——回溯CNN的诞生>. 模型结构 LeNet-5提出至今过去了很久,因此其中的很多算法都已经被代替,因此本文所建网络与LeNet-5会有所差异.LeNet-5结构如下

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的

基于Numpy的神经网络+手写数字识别 本文代码来自Tariq Rashid所著<Python神经网络编程> 代码分为三个部分,框架如下所示: # neural network class definition class neuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(): pass # train the neural network def train(): pass # query the neural netwo

一:MNIST数据集    下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件 分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,test set包括10000个样本. test set中前5000个样本来自原始的NISTtraining set,后5000个样本来自原始的NIST test set,因此,前5000个样本比

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) class ConvModel(object):

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) class MNISTModel(object): def __init__(self, lr, batch_size, iter_num): self

构建多层卷积神经网络时需要多组W和偏移项b,我们封装2个方法来产生W和b 初级MNIST中用0初始化W和b,这里用噪声初始化进行对称打破,防止产生梯度0,同时用一个小的正值来初始化b避免dead neurons. def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf

import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 # 第一层卷积层的尺寸和深度 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 # 第二层卷积层的尺寸和深度 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 # 全连接层的节点个数 FC

from numpy import * def img2vector(filename): returnVect = zeros((1,1024)) fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in range(32): returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j]) return returnVect def loadImages(dirName): from os i

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a

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

#基于mnist数据集的手写数字识别 #构造了cnn网络拟合识别函数,前两层为卷积层,第三层为池化层,第四层为Flatten层,最后两层为全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequ

#基于mnist数据集的手写数字识别 #构造了三层全连接层组成的多层感知机,最后一层为输出层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout from keras.optimizers import RMSprop (x_train,

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

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA

目录 神经网络的卷积.池化.拉伸 LeNet网络结构 LeNet在MNIST数据集上应用 参考资料 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决手写数字识别的视觉任务.自那时起,CNN的最基本的架构就定下来了:卷积层.池化层.全连接层.如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5(-5表示具有5个层),和原始的LeNet有些许不同,比如把激活函数改为了现在很常用的ReLu. 神经网络的卷积.池化.拉伸 前面讲了卷积和池化,卷积层可以从图像中提取特

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #