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Tensorflow手写数字识别示例学习 繁体
2018年05月24 - 一 问题描述 利用卷积神经网络将MNIST数据集的 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 像素的灰度手写数字图片,其中数字的范围从 到 具体如下所示 参考自Tensorflow官方文档 : 文件 内容 train images idx ubyte.gz 训练集图片, 张训练图片, 张验证图片 train labels idx ubyte.gz 训练集图片对应

TensorFlow学习笔记(一):手写数字识别之softmax回归 繁体
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: 定义算法公式 定义loss函数,选择优化器优化loss 使用输入训练集数据进行迭代训练 在验证集或测试集上评估模型的准确率。 接下来一步一步的实现 导入Tensorflow及MNIST数据集: import nbsp tensorflow nbsp as nbsp tffrom nbs

TensorFlow学习笔记(二)MNIST手写数字识别 繁体
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,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Softmax Regr

利用tensorflow深度学习框架手写数字识别 繁体
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:真实项目完全不是这样的友好数据。 这里win 电脑加一个 Gcpu就可以了,由于电脑限制,所以使用cpu加速的tensorflow:

TensorFlow学习-基于CNN实现手写数字识别 繁体
2017年05月10 - 一 网络结构二 模型训练三 模型评估四 源码一 网络结构使用 个卷积层, 个池化层, 个全连接层组成网络输入 nbsp 卷积 nbsp ReLU max polling nbsp 卷积 nbsp Re

TensorFlow学习笔记(3)----CNN识别MNIST手写数字 繁体
2016年09月01 - nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks,CNN 是个常用的神经网络构型,考虑了图像的结构信息,对

TensorFlow学习---实现mnist手写数字识别 繁体
2017年07月03 - 卷积神经网络CNN的理论部分直接看帖子:TensorFlow学习 卷积神经网络CNN 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激活层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射。激活函数,并不是去激活什么,而是指如何把 激活的神经元的特征 通过函数把特征保留并映射出来 保留特征,去除一些数据中是的冗余 ,这是神经网络能解决

tensorflow 如何识别自己手写数字 繁体
2017年12月28 - 一 准备待识别的图片 自己手写数字可以通过机拍照,或者其他的图片采集设备采集过来传到计算机上 可以直接通过画图工具手写数字 二 使用TensorFlow训练模型 不多说,上代码 coding: utf import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data mnist input d

基于Tensorflow的android手写数字识别 繁体
2017年12月09 - nbsp nbsp nbsp nbsp 之前刚将Tensorflow入门级模型,MINIST数据在PC端上训练,保存,恢复,以及用自己的图片来进行识别预测,效果都不错的完成了。于是想将这个模型再移植到android上。折腾一番后,终于搞定了。此分享 .首先获取Pb格式的模型, MINIST的训练具体过程可以看我的这篇文章,如果只是想配置熟悉下这个移植过程,则略过那篇,直接用下面的代码训练 mi


 
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