今天分享同样数据集的CNN处理方式,同时加上tensorboard,可以看到清晰的结构图,迭代1000次acc收敛到0.992 先放代码,注释比较详细,变量名字看单词就能知道啥意思 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…

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整…

keras-简单实现Mnist数据集分类 1.载入数据以及预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD import os import tensorflow as tf #…

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp…

任务目标 对MNIST手写数字数据集进行训练和评估,最终使得模型能够在测试集上达到\(98\%\)的正确率.(最终本文达到了\(99.36\%\)) 使用的库的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代码地址GitHub:https://github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/手写数字识别 数据集介绍 MNIST数字数据集来自MNIST handwritten digit database, Yann LeC…

首先是不含隐层的神经网络, 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 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…

先贴代码 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 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #初始化权值 def weight_variabl…

  import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("/data/stu05/mnist_data",one_hot=True)     Extracting /data/stu05/mnist_data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting /dat…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) # 批次大小 batch_size = 64 # 计算一个周期一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size # 定…

一.MNIST数据集分类简单版本 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集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_…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

使用tensorflow构造神经网络用来进行mnist数据集的分类 相比与上一节讲到的逻辑回归,神经网络比逻辑回归多了隐藏层,同时在每一个线性变化后添加了relu作为激活函数, 神经网络使用的损失值为softmax概率损失值,即为交叉熵损失值 代码:使用的是mnist数据集作为分类的测试数据,数据的维度为50000*784 第一步:载入mnist数据集 第二步:超参数的设置,输入图片的大小,分类的类别数,迭代的次数,每一个batch的大小 第三步:使用tf.placeholder() 进行输入数…

在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率.这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试. 1.获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便.关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔. mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) 2.模型基本结构 本次采用的训练模型为三层神经网络结构,输入层节点数与MNIST一行数据的长度一…

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置…

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10…

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as…

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy…

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=…

基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中…

1.MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签:共有10000(mnist.t…

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践:tensorflow笔记”的学习笔记, 感谢曹老师 前期准备:mnist数据集下载,并存入data目录: 文件列表:四个文件,分别为训练和测试集数据 Four files are available on 官网  http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ : train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 by…

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错…

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

这次我们将建立一个卷积神经网络,它可以把MNIST手写字符的识别准确率提升到99%,读者可能需要一些卷积神经网络的基础知识才能更好的理解本节的内容. 程序的开头是导入TensorFlow: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 接下来载入MNIST数据集,并建立占位符.占位符x的含义为训练图像,y_为对应训练图像的标签. # 读入数据 mnist = input_dat…

设计的CNN模型包括一个输入层,输入的是MNIST数据集中28*28*1的灰度图 两个卷积层, 第一层卷积层使用6个3*3的kernel进行filter,步长为1,填充1.这样得到的尺寸是(28+1*2-3)/1+1=28,即6个28*28的feature map 在后面进行池化,尺寸变为14*14 第二层卷积层使用16个5*5的kernel,步长为1,无填充,得到(14-5)/1+1=10,即16个10*10的feature map 池化后尺寸为5*5 后面加两层全连接层,第一层将16*5*5…

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…

一.二分类训练MNIST数据集练习 %matplotlib inlineimport matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original", data_home='MNIST_data/')X = mnist['data']y = mnist['target']di…

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好 第五步:建议只选择第二个 第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt…