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1 Tensorflow手写数字识别示例学习
2018年05月24 - 一、问题描述 利用卷积神经网络将MNIST数据集的28×28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字。 二、数据描述 MNIST数据集是28×28像素的灰度手写数字图片,其中数字的范围从0到9 具体如下所示(参考自Tensorflow官方文档): 文件
2 利用tensorflow深度学习框架手写数字识别
2018年06月13 - 首先解决数据问题,由于tensorflow自带手写数据集,本次直接使用,划重点来了:无论是机器学习还是 深度学习,首先最难的也是最复杂的都是数据集的筛选和清理。数据集的好坏直接影响了学习的成败。tensorflow 自带的手写数据集完全很友好,完全不用清理。切记:真实项目完全
3 TensorFlow学习笔记(二)MNIST手写数字识别
2017年03月22 - MNIST是机器学习中的Hello world,前期准备要了解Softmax (multinomial logistic ) regression MNIST的是一个简单的计算机视觉数据集,它包含一系列手写数字图片,我们将训练一个模型识别图片中的数字 我们本次目的不是训练一个精准模型
4 TensorFlow学习-基于CNN实现手写数字识别
2017年05月10 - )二、模型训练对label做one-hot encoding# tf.one_hot接受两个参数:# indices代表one-hot encoding后,值为1的位置(其余为0)# depth代表目标值的个数(以手写数字识别为例,目标值为0-9, 所以depth
5 TensorFlow学习笔记(一):手写数字识别之softmax回归
2017年03月14 - Tensorflow中实现逻辑回归的步骤: 一般来讲,使用Tensorflow实现机器学习算法模型的步骤如下: 1、定义算法公式; 2、定义loss函数,选择优化器优化loss; 3、使用输入训练集数据进行迭代训练; 4、在验证集或测试集上评估模型的准确率
6 TensorFlow学习---实现mnist手写数字识别
2017年07月03 - TensorFlow学习---tf.nn.max_pool实现池化操作 本例子通过搭建卷积神经网络来实现手写数字识别的功能,搭建的卷积神经网络结构如下图所示: 上代码,此代码运行环境为python2.7,tensorflow1.2.0。例子中输入的训练图片直接使用tensorflow提供的数据
7 TensorFlow学习笔记(3)----CNN识别MNIST手写数字
2016年09月01 - http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4453161.htmldropout:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/4902244 官方册:https://www.tensorflow.org/versions
8 基于tensorflow的MNIST手写数字识别
2017年02月22 - 一、tensorflow手写数字识别的大致步骤1、将要识别的图片转为灰度图,并且转化为28*28矩阵(单通道,每个像素范围0-255,0为黑色,255为白色,这一点与MNIST中的正好相反)2、将28*28的矩阵转换成1维矩阵(也就是把第2,3,4,5....行矩阵纷纷接入到第一行的后面
9 TensorFlow实现识别手写数字
2017年10月08 - 学习一门新的编程语言的时候,我们总是以输出“hello word”作为学习这门编程语言的开始,表示我们开启了这门编程语言的大门。而在机器学习的领域中,识别手写数字就像输出“hello word”一样作为开启了机器学习的大门。 一、MNIST介绍 MNIST:在实现手写数字识别需要使用到手写
10 Tensorflow , MNIST 识别你自己手写数字
2017年12月10 - 原文地址 关于MNIST 手写数字库和如何识别手写数字的文章有很多. 所以这篇文章将只是另一篇? 不, 我们将使用 TensorFlow. 但是 TensorFlow 有自己的 MNIST 的教程. 来吧,所以这一个将只是另一个? 当然不是, 我还没有发现有任何一篇文章介绍如何识别

 
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