title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy

IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化. 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包 注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as

python对BP神经网络实现 一.概念理解 开始之前首先了解一下BP神经网络,BP的英文是back propagationd的意思,它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法. 它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,期望使网络的实际输出值和期望输出值的误差和均方差为最小. 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程. 正向传播过程:输入信号--通过隐含层-->作用于输出节点(经过非线性变换,产生输出信号)-->验证实际输出结果是否与期望输出

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01

在使用tensorflow分类MNIST数据集中,最容易遇到的问题是下载MNIST样本的问题. 一般是通过使用tensorflow内置的函数进行下载和加载, from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) 但是我使用时遇到了“urllib.error.URLError: <urlopen

1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码,如果自己写代码实现此理论不够) 1) BP神经网络是一种多层网络算法,其核心是反向传播误差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐藏层(hidden layer)和输出层(output layer),每层包含多个神经元. 2)BP神经网络示例图 上图就是一个简单的三层BP神经网络.网络共有6个单元,O0用于表示阈值,O1.O2为输

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错

用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢? 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布(见文末链接),今天来讲讲BP神经网络. BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 神经网络model 先介绍个三层的神经网络,如下图所示 输入层(input layer)有三个units( 为补上的bias,通常设为1) 表示第j层的第i个

IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园----数据集.rar)   1.2  数据集读取 file = "flower.csv" import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) df.head(10) 1.3结果  2.1  sklearn中的数据集 from sklearn.datase

首先是不含隐层的神经网络, 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次

IDE:jupyter   数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览   成功率96.7% 代码已上传到码云

上次用Matlab写过一个识别Mnist的神经网络,地址在:https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/9042908.html 这次又用Keras做了一个差不多的,毕竟,现在最流行的项目都是Python做的,我也跟一下潮流:) 数据是从本地解析好的图像和标签载入的. 神经网络有两个隐含层,都有512个节点. import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import

1.将数据写入csv文件,应该可以python代码直接实现数据集的写入,但我对文件读取这块不太熟练,等我成功了再加上,这里我直接手写将数据集写入Excel 2.然后把后缀改成.csv就可以了,利用pandas读取 import matplotlib.pyplot as plt file = 'bp_test.csv' import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) x = df.iloc[:,].values print(x) 读取

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): W=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) b=tf.Variable(tf.zeros([1,out_s

mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['trai

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image,ImageFilter from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测 """ This function returns the pixel values. The imput is

人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题, 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数, 并使用该函数进行预测, 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别. 回归和分类是常用神经网络处理的两类问题, 如果你已经了解了神经网络的工作原理可以在http://playground.tensorflow.org/上体验一个浅层神经网络的工作过程. 感