TensorFlow-简单的卷积神经网络

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教程 | 如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络

Building Convolutional Neural Network using NumPy from Scratch https://www.linkedin.com/pulse/building-convolutional-neural-network-using-numpy-from-ahmed-gad/ 教程 | 如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络机器之心 2018-05-29 …

简单的卷积神经网络(CNN)的搭建

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.与普通神经网络非常相似,它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成.每个神经元都接收一些输入,并做一些点积计算,输出是每个分类的分数,普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用. 卷积神经网络通常包含以下几种层: 卷积层(Convolutional layer),卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单…

tensorflow简单实现卷积前向过程

卷积,说白了就是对应位置相乘再求和,卷积操作用广泛应用于图像识别,在自然语言处理中也开始应用,用作文本分类问题. 卷积操作最重要的部分就是卷积核或者说过滤器 1.常用过滤器尺寸为3*3或者5*5 2.卷积神经网络中,每个卷基层中过滤器中的参数都是一样的,这样就巨幅减少神经网络的参数 3.边缘可以采用全0填充,或者不进行填充,其结果矩阵略有不同 4.卷积层参数的个数与输入层图片尺寸无关,与深度有关,比如输入层维度32*32*3,卷积层尺寸5*5,深度16,那么这个卷积层的参数个数为:5*5*3*1…

学习笔记TF057:TensorFlow MNIST，卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…

TensorFlow(九)：卷积神经网络

一:传统神经网络存在的问题权值太多,计算量太大权值太多,需要大量样本进行训练二:卷积神经网络(CNN) CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数. 三:池化四:卷积操作五:CNN结构六:基于卷积神经网络的手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets('MN…

TensorFlow(十)：卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化

上代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 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 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #参数概要 def vari…