TFlearn——(1)notMNIST】的更多相关文章

1, 数据集简介    notMNIST, 看名字就知道,跟MNIST脱不了干系,其实就是升级版的MNIST,含有 A-J 10个类别的艺术印刷体字符,字符的形状各异,噪声更多,难度比 MNIST 要大,图片大小为28x28,灰度,与MNIST类似. 2,数据处理    下载的数据集解压之后是 A-J 10个文件夹,里面存放每个类别的 png 图片,并非一般的按二进制存储的数据集,所以先要将数据整理成便于读取的文件格式,按照Udacity deep learning 的教程,数据处理包括了 下载…
1,数据集简介 SVHN(Street View House Number)Dateset 来源于谷歌街景门牌号码,原生的数据集1也就是官网的 Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片,如下图所示(不含有蓝色的边框),下载的数据集含有 PNG 的图像和 digitStruct.mat  的文件,其中包含了边框的位置信息,这个数据集每张图片上有好几个数字,适用于 OCR 相关方向. 这里采用 Format2, Format2 将这些数字裁剪成32x32的大小,如图所示,并且数据是 .mat…
MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这…
如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti…
前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for…
转:https://www.jiqizhixin.com/articles/30dc6dd9-39cd-406b-9f9e-041f5cbf1d14 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examp…
Embedding tflearn.layers.embedding_ops.embedding (incoming, input_dim, output_dim, validate_indices=False, weights_init='truncated_normal', trainable=True, restore=True, reuse=False, scope=None, name='Embedding') Embedding layer for a sequence of int…
http://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/78155676 开源项目链接:https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval/ 它实现一个检索式的机器人.采用检索式架构,有预定好的语料答复库.检索式模型的输入是上下文潜在的答复.模型输出对这些答复的打分,选择最高分的答案作为回复. 下面进入正题. 1.环境配置 首先此项目需要的基本条件是使用Python3(我用的是Python3.4),tensorflow…
一.循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出. 下图展示了一个典型的循环神经网络. 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻.上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt,还有一个自身当前时刻的状态St. 在每一个时刻,A会读取t时刻的输入Xt,并且得到一个输出Ht.同时还会得到一个当前时刻的状态St,传递给下一时刻t+1. 因此,循环…
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一. 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境. 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境: sou…