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

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

参考链接:https://www.codeproject.com/articles/16650/neural-network-for-recognition-of-handwritten-digi#Introduction 网络结构 Mnist的网络结构有5层:(1)第一层为输入层,输入层的图片大小为29*29,也就是说,输入层的节点有841=29*29个:(2)第二层为卷积层,卷积核的大小为5*5,每次偏移两个像素.所以第二层的特征图大小为13*13.这一层使用了6个不同的卷积核,所以有6个特

from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from plot_image_1 import plot_image_1 from plot_prediction_1 import plot_image_labels_prediction_1 from show_train_history import show_train_history import numpy as np import pandas as

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重

import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): #nn.Module子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数 #下式等价于nn.Module.__init__(self) super(Net,self).__init__() # 卷积层‘1’表示输入图片为单通道,‘6’表示输出通道数,‘5’表示卷积核为5*5 self.conv1 = nn.Conv

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小

MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN). 公众号MachineLN,邀请您扫码关注: MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP train_cnn_v0: 实现基础cnn训练,数据读取方式慢. train_cnn_v1: 优化数据读取的

目录 pytorch学习 numpy & Torch Variable 激励函数 回归 区分类型 快速搭建法 模型的保存与提取 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 CNN MNIST手写数据 Reference pytorch学习 numpy & Torch import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data)

来源于:https://tensorflow.google.cn/tutorials/estimators/cnn 强烈建议前往学习 tf.layers 模块提供一个可用于轻松构建神经网络的高级 API,还提供了一些有助于创建密集(全连接)层和卷积层.添加激活函数以及应用 dropout 正规化的方法.在本教程中,您将了解如何使用 layers 构建一个卷积神经网络模型来识别 MNIST 数据集中的手写数字. MNIST 数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本,这些样本均为

安装TensorFlow  包依赖 C:\Users\sas> pip3 install --upgrade tensorflow Collecting tensorflow Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/35/f6/8af765c7634bc72a902c50d6e7664cd1faac6128e7362510b0234d93c974/tensorflow-1.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/274 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru

题目: 1)In the first step, apply the Convolution Neural Network method to perform the training on one single CPU and testing 2)In the second step, try the distributed training on at least two CPU/GPUs and evaluate the training time. 一.单机单卡实现mnist_CNN 1

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.

用CNN分类Mnist http://www.bubuko.com/infodetail-777299.html /DeepLearning Tutorials/keras_usage 提取出来的特征训练SVMhttp://www.bubuko.com/infodetail-792731.html ./dive_into _keras 自己动手写demo实现

前言 本文假设大家对CNN.softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上.所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释,并给出最终运行代码.如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文. 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 每张图片包含28X28个像素点,标签即为图片中的数字. 问题 使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手