Tensorflow是一个非常好用的deep learning框架 学完了cs231n,大概就可以写一个CNN做一下MNIST了 tensorflow具体原理可以参见它的官方文档 然后CNN的原理可以直接学习cs231n的课程. 另外这份代码本地跑得奇慢..估计用gpu会快很多. import loaddata import tensorflow as tf #生成指定大小符合标准差为0.1的正态分布的矩阵 def weight_variable(shape): initial = tf.tru…

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间…

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间…

import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F EPOCH = 1000 BATCH_SIZE = 128 LR = 0.001 DOWNLOAD_MNIST = False…

Theano下用CNN(卷积神经网络)做车牌中文字符OCR 原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50989742 之前时间一直在看 Michael Nielsen 先生的 Deep Learning 教程. 用了他的代码在theano下测试了下中文车牌字符的识别.由于我没有GPU,简单的在进行了16个epoch之后,识别率达到了 98.41% ,由于图像本来质量就不高,达到这个识别率,效果挺不错了. 一共 31 类 车牌中文字符数据来源于…

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T…

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…

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字.这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成. MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成.本文的目标是高精度地识别这些数字. 具体实现过程 导入 tensorflow.matplotlib.random 和 numpy.然后,导入 mnist 数据集并进行独热编码.请注意,TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST,也会用到它们: 仔细观…

目录: 冰山图片识别背景 数据介绍 数据预处理 模型搭建 结果分析 总结 一.冰山图片识别背景 这里我们要解决的任务是来自于Kaggle上的一道赛题(https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge),简单介绍一下赛题的背景:在加拿大的东海岸经常会有漂流的冰山,这对航行在该海域的船舶造成了很大的威胁.挪威国家石油公司(Statoil)是一家在全球运营的国际能源公司,该公司曾与C-CORE等公司合作,C-CORE基于其卫星数…

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob…