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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
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
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
TensorFlow学习---实现mnist手写数字识别
2017年07月03 - ---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
TensorFlow学习-基于CNN实现手写数字识别
2017年05月10 - (以手写数字识别为例,目标值为0-9, 所以depth=10)onehot_labels = tf.one_hot(indices=tf.cast(labels, tf.int32
TensorFlow学习笔记(二)MNIST手写数字识别
2017年03月22 - ,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,以达到稳定的高性能,而是学会如何使用Tensorflow解决简单的问题 本次使用一个简单的模型
TensorFlow学习笔记(3)----CNN识别MNIST手写数字
2016年09月01 - ://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/4902244 官方册:https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started
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
Tensorflow手写数字识别
2017年08月27 - MNIST数据集:包含数字0-9的灰度图,图片size为28x28。训练样本:55000,测试样本:10000,验证集:5000
tensorflow识别手写数字
2017年04月15 - 介绍这篇教程用tensorflow实现了一个softmax分类器(logistics回归的推广),用来熟悉tf的一些语法和使用tf进行机器学习的流程。流程准备数据from

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