上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

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…

# 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'''…

MNIST 手写数字识别 卷积神经网络 Pytorch框架 谨此纪念刚入门的我在卷积神经网络上面的摸爬滚打 说明 下面代码是使用pytorch来实现的LeNet,可以正常运行测试,自己添加了一些注释,方便查看. 代码实现 import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration #这里是个python的三元表达式,…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

学习,笔记,有时间会加注释以及函数之间的逻辑关系. # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190664.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190664.html # TensorFlow(十二):使用RNN实现手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据…

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…

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…

1.导包 import numpy as np import operator from os import listdir from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN %config ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all' 2.定义将图像转换成向量的函数 """ 函数说明:将32x32的二进制图像转换成1x1024向量 Parameters: f…

MNIST手写数字集 MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集.手写内容是0~9,一共有60000个图片样本,我们可以到MNIST官网免费下载,总共4个.gz后缀的压缩文件,该文件是二进制内容. train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images     图片样本,用来训练模型 train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels     图片样本对应的数字标签 t10k-images-…