tensorflow学习笔记五：mnist实例--卷积神经网络(CNN）

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tensorflow学习笔记五：mnist实例--卷积神经网络(CNN）

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…

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识香农熵交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax 这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点香农熵香农熵是计算信息…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…

UFLDL深度学习笔记（六）卷积神经网络

UFLDL深度学习笔记 (六)卷积神经网络 1. 主要思路 "UFLDL 卷积神经网络"主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法,其中的变化有两条,第一,对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征,称为卷积特征提取:第二,对计算出来的特征矩阵做"减法",把特征矩阵纵横等分为多个区域,取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征,称为池化.这样做的原因主要是为了降低数据规模,对于8X8的图像输入层有64个单元,而100X100的图像…

神经网络与深度学习笔记 Chapter 6之卷积神经网络

深度学习 Introducing convolutional networks:卷积神经网络介绍卷积神经网络中有三个基本的概念:局部感受野(local receptive fields), 共享权重( shared weights), 池化( pooling). 与前面的神经网络不同,在这里我们用下图中的矩阵来表示输入神经元. 在cnn中,输入层的一个区域(例如,5 * 5)对应下一层隐含层中的一个神经元,这个区域就是一个局部感受野.如下图所示: 通过在输入矩阵中滑动局部感受野来对应隐含层中的…

深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning

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DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week2深度卷积神经网络实例探究

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max…