第二节，TensorFlow 使用前馈神经网络实现手写数字识别

一感知器感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1.这种算法的局限性很大: 只能将数据分为 2 类; 数据必须是线性可分的; 虽然有这些局限,但是感知器是 ANN 和 SVM 的基础,理解了感知器的原理,对学习ANN 和 SVM 会有帮助,所以还是值得花些时间的. 感知器可以表示为 f:Rn ->…

TensorFlow卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化

边学习边笔记 https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # TensorFlow(十):卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.rea…

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别详解

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别写在前面从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解以下…

BP神经网络的手写数字识别

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作…

TensorFlow.NET机器学习入门【5】采用神经网络实现手写数字识别（MNIST）

从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作.这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别. 首先介绍一下数据集.请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片,图片为28*28像素,分别放在0~9十个文件夹中. 程序总体流程和上一篇文章介绍的BMI分析程序基本一致,毕竟都是多元…

卷积神经网络CNN 手写数字识别

1. 知识点准备在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有…

BP神经网络（手写数字识别）

1实验环境实验环境:CPU i7-3770@3.40GHz,内存8G,windows10 64位操作系统实现语言:python 实验数据:Mnist数据集程序使用的数据库是mnist手写数字数据库,数据库有两个版本,一个是别人做好的.mat格式,训练数据有60000条,每条是一个784维的向量,是一张28*28图片按从上到下从左到右向量化后的结果,60000条数据是随机的.测试数据有10000条.另一个版本是图片版的,按0~9把训练集和测试集分为10个文件夹.这里选取.mat格式的数据源.…

【机器学习】BP神经网络实现手写数字识别

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书. BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的…

吴裕雄 python 神经网络TensorFlow实现LeNet模型处理手写数字识别MNIST数据集

import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 # 第一层卷积层的尺寸和深度 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 # 第二层卷积层的尺寸和深度 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 # 全连接层的节点个数 FC…

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…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow实现AlexNet模型处理手写数字识别MNIST数据集

import tensorflow as tf # 输入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data", one_hot=True) # 定义网络的超参数 learning_rate = 0.001 training_iters = 200000 batch_size = 128 display_step =…

基于卷积神经网络的手写数字识别分类(Tensorflow)

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) class ConvModel(object):…

TensorFlow—多层感知器—MNIST手写数字识别

1 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #下载据数 print('train images:',mnist.train.…

NN：利用深度学习之神经网络实现手写数字识别(数据集50000张图片)—Jason niu

import mnist_loader import network training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() print("training_data") print(type(training_data)) print(list(training_data)) print(training_data[0][0].shape) print(training_data[0][…

莫烦pytorch学习笔记（八）——卷积神经网络（手写数字识别实现）

莫烦视频网址这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra…

Tensorflow实现MNIST手写数字识别

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/…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现

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…

实现手写数字识别(数据集50000张图片)比较3种算法神经网络、灰度平均值、SVM各自的准确率—Jason niu

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率, 手写数字数据集下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先,利用图片本身的属性,图片的灰度平均值进行识别分类,我运行出来的准确率是22%左右利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次,利用SVM算法,我运行出来的准确率是93%左右,具体代码请点击 SVM:利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason…

keras—多层感知器MLP—MNIST手写数字识别

一.手写数字识别现在就来说说如何使用神经网络实现手写数字识别. 在这里我使用mind manager工具绘制了要实现手写数字识别需要的模块以及模块的功能: 其中隐含层节点数量(即神经细胞数量)计算的公式(这只是经验公式,不一定是最佳值): m=n+l−−−−√+am=n+l+a m=log2nm=log2⁡n m=nl−−√m=nl m: 隐含层节点数 n: 输入层节点数 l:输出层节点数 a:1-10之间的常数本例子当中: 输入层节点n:784 输出层节点:10 (表示数字 0 ~…

MINST手写数字识别（一）—— 全连接网络

这是一个简单快速入门教程——用Keras搭建神经网络实现手写数字识别,它大部分基于Keras的源代码示例 minst_mlp.py. 1.安装依赖库首先,你需要安装最近版本的Python,再加上一些包Keras,numpy,matplotlib和jupyter.你可以安装这些报在全局,但是我建议安装它们在virtualenv虚拟环境, 这基本上封装了一个完全孤立的Python环境. 安装Python包管理器 sudo easy_install pip 安装virtualenv pip inst…

python-积卷神经网络全面理解-tensorflow实现手写数字识别

首先,关于神经网络,其实是一个结合很多知识点的一个算法,关于cnn(积卷神经网络)大家需要了解: 下面给出我之前总结的这两个知识点(基于吴恩达的机器学习) 代价函数: 代价函数代价函数(Cost Function )是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均. 具体的了解请看我的博客: https://blog.csdn.net/qq_40594554/article/details/97389489 梯度下降: 梯度下降一般讲解采用单变量梯度下降,但是一般在程序中常用…

TensorFlow 卷积神经网络手写数字识别数据集介绍

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist…

第三节，TensorFlow 使用CNN实现手写数字识别(卷积函数tf.nn.convd介绍)

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]…

【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)

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.…

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…

5 TensorFlow入门笔记之RNN实现手写数字识别

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 循环神经网络RNN 相关名词: - LSTM:长短期记忆 - 梯度消失/梯度离散 - 梯度爆炸 - 输入控制:控制是否把当前记忆加入主线网络 - 忘记控制:控制是否暂时忘记主线网络,先看当前分线 - 输出控制: 控制输出是否要考虑要素 - 数据有顺序的/序列化 - 前面的影响后面的 RNN L…