MINST手写数字识别（二）—— 卷积神经网络（CNN）

【MINST手写数字识别（二）—— 卷积神经网络（CNN）】的更多相关文章

MNIST手写数字识别：卷积神经网络

代码 import torch from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import transforms #从torchvision中引入图像转换 #采用随机批量梯度下降,batch_size设为64 batch_size = 64 #用…

利用神经网络算法的C＃手写数字识别(二)

利用神经网络算法的C#手写数字识别(二) 本篇主要内容: 让项目编译通过,并能打开图片进行识别. 1. 从上一篇<利用神经网络算法的C#手写数字识别>中的源码地址下载源码与资源, 注意,两者都要下载,资源里有训练数据集. 2. 下载后源码项目用VS打开,第一遍是编译不过的,会提示参数不正确. 将资源中的DATA文件夹考入到编译目录下,如Bin\Debug下, 即可编译通过. 目录如下: 3. 上篇文中所述的打开一个图片并识别的功能在代码中是没有实现的. 本篇我们将在此项目中实现.…

MINST手写数字识别（三）—— 使用antirectifier替换ReLU激活函数

这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. '''The example demonstrates how to write custom layers for Keras. # Keras自定义层编写示范 We build a custom activatio…

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…

Kaggle竞赛丨入门手写数字识别之KNN、CNN、降维

引言这段时间来,看了西瓜书.蓝皮书,各种机器学习算法都有所了解,但在实践方面却缺乏相应的锻炼.于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力,培养自己的数据分析能力. 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别.泰坦尼克号.房价预测,这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考,之后关注未来就业的方向如计算广告.点击率预测,有合适的时机,再与小伙伴一同参加线上比赛. 数据集介绍 MNIST ("Modified National Institute of Standards an…