基于 keras-js 快速实现浏览器内的 CNN 手写数字识别

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Keras cnn 手写数字识别示例

#基于mnist数据集的手写数字识别 #构造了cnn网络拟合识别函数,前两层为卷积层,第三层为池化层,第四层为Flatten层,最后两层为全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequ…

keras框架的CNN手写数字识别MNIST

参考:林大贵.TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用[M].北京:清华大学出版社,2018. 首先在命令行中写入 activate tensorflow和jupyter notebook,运行如下代码.当然,事先准备好MNIST数据集. # coding: utf-8 # In[4]: from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils import numpy as np np.random.se…

手写数字识别——利用keras高层API快速搭建并优化网络模型

在<手写数字识别——手动搭建全连接层>一文中,我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型,其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配.梯度计算.准确度的统计等问题,但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的.在大多数情况下,我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型,这同时也算对得起TensorFlow这个强大的工具了.本节,还是以手写数据集MNIST为例,利用TensorFlow2.0的keras高层API重现之前的网络. 一.数据的导入与预处理关于这个过程,与上节…

keras框架的MLP手写数字识别MNIST，梳理？

keras框架的MLP手写数字识别MNIST 代码: # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import np_utils np.random.seed(10) # In[2]: from keras.datasets import mnist # In[3]: (x_train_image,y_train_label),(x_test_image,y_test_label…

[Python]基于CNN的MNIST手写数字识别

目录一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程四.讨论与结论一.背景介绍 1.1 卷积神经网络近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层…

Keras mlp 手写数字识别示例

#基于mnist数据集的手写数字识别 #构造了三层全连接层组成的多层感知机,最后一层为输出层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout from keras.optimizers import RMSprop (x_train,…