之前我们讲了神经网络的起源.单层神经网络.多层神经网络的搭建过程.搭建时要注意到的具体问题.以及解决这些问题的具体方法.本文将通过一个经典的案例:MNIST手写数字识别,以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程. 一 .MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一,通常这个数据集都会被作为深度学习的入门案例.数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/

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

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构

这篇文章中,我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字.首先,我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器.然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度. 一.运行代码 这篇文章的全部代码可以在仓库TensorFlow.js examples中的tfjs-examples/mnist 下找到,你可以通过下面的方式clone下来然后运行这个demo: $ git clone https://github.com/tensor

from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import time bShowAccuracy = True # 加载手写图片 def loadHandWritingImage(strFilePath): im = Image.open(strFilePath, 'r') ndarrayImg = np.array(im.convert("L"), dtype='float') return ndar

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

http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2012/07/17/ClownFish.html 阅读目录 开始 ClownFish是什么? 比手写代码还快的执行速度 简单,一个调用完成你要的全部功能 方便,你需要的代码已经准备好了 定义数据实体类型不再是费力的体力劳动 通用,可以非常简单地实现对多种数据库的支持 灵活,SQL语句放在哪里随便你 XmlCommand是什么? 可监控,图形的工具会告诉你每个数据访问的细节 关于示例代码 最近花了二个月的业余时间重写了

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

vue10行代码实现上拉翻页加载更多数据,纯手写js实现下拉刷新上拉翻页不引用任何第三方插件/库 一提到移动端的下拉刷新上拉翻页,你可能就会想到iScroll插件,没错iScroll是一个高性能,资源占用少,无依赖,多平台的javascript滚动插件.iScroll不仅仅是 滚动.它可以处理任何需要与用户进行移动交互的元素.在你的项目中包含仅仅4kb大小的iScroll,你的项目便拥有了滚动,缩放,平移,无限滚动,视差滚动,旋转功能.iScroll的强大毋庸置疑,本人也非常欢迎大家使用iScr

  样本说明: tensorflow经典实例之手写数字识别.MNIST数据集. 数据集dir名称 每个文件夹代表一个标签label,每个label中有820个手写数字的图片 标签label为0的文件夹中部分bmp图片示例 import tensorflow as tf import os from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from sklearn.utils import shuffle 相关模块 def load_s

响应式数据变化 数据发生变化后,我们可以监听到这个数据的变化 (每一步后面的括号是表示在那个模块进行的操作) 手写简单的响应式数据的实现(对象属性劫持.深度属性劫持.数组函数劫持).模板转成 ast 语法树.将 ast 语法树转换成 render 函数.render 函数生成虚拟节点.根据生成的虚拟节点创造真实 DOM 响应式数据的实现 创建一个Vue实例 vm (index.html)    const vm = new Vue({      data() {        return {

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

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

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

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构

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

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp

本作业使用神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由于逻辑回归是线性分类(它的假设函数是一个线性函数,就是划一条直线,把数据分成了两类.可参考这篇文章中的:②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 部分 的图片) 对于一些复杂的类别,逻辑回归就解决不了了.比如下面这个图片中的分类.(无法通

1.IIS 7 以上版本集成了两种模式,一种是经典模式,一种是集成模式(直接将asp.net框架集成到IIS中) 2.浏览器和服务器端通过什么技术来实现的?Socket(套接字),通信的语法是HTTP协议,也就是请求报文和响应报文 3.浏览器请求asp.net页面实际是请求的asp.net页面里的ProcessRequest方法 4.请求一般处理程序时,找到ashx页面后台类ashx.cs,创建类对象并调用ProcessRequest方法,生成响应报文体,发回浏览器 5.post表单提交方式:数

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训