TensorFlow在MNIST中的应用-循环神经网络RNN

最新推荐文章于 2021-03-04 18:44:29 发布
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#神经网络 #TensorFlow #MNIST #RNN #手写数字识别

本文介绍了如何利用TensorFlow建立一个循环神经网络（RNN）模型，以解决MNIST手写数字识别问题。RNN在网络语言处理任务中表现出色，如机器翻译、语音识别等。在模型构建中，输入数据格式遵循[batch, step, input]，并通过调整维度获取每张图片的最后一步输出以进行识别。" 122496383,11710790,SQL查询：根据ID集合与时间范围动态查询,"['SQL', '数据库查询', '动态SQL']

参考：

1. 《TensorFlow技术解析与实战》

2. https://www.cnblogs.com/hellcat/p/7401706.html

3. http://www.jianshu.com/p/3dbeb3ab9aa3

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用TensorFlow搭建一个循环神经网络RNN模型，并用来训练MNIST数据集。

RNN在自安然语言处理领域的以下几个方向应用非常成功：

1.机器翻译

2.语音识别

3.图像描述

4.语言单词预测


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循环神经网络 上节介绍了在图像和语音领域里大放异彩引发革命的CNN。但是，还有一类问题是CNN所不擅长的。这类问题的特点是上下文相关序列，比如理解文字。这时需要一种带有记忆的结构，于是，深度学习中的另一法宝RNN横空出世了。 大家还记得第8节中我们讲的人工神经网络的第二次复兴吗？没错，第二次复兴的标志正是1984年加州理工学院的物理学家霍普菲尔德实现了他...
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声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处  http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents 在ImageNet上的图像分类challenge上，Hinton和他的学生Alex Krizhevsky提出的AlexNet网络结构模型赢得了2012届的冠军，刷新了Imag
Tensorflow RNN.zip_RNN_TensorFlow rnn_卷积神经网络应用_循环神经网络
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本压缩包文件名为“MNIST-FashionMNIST-CIFAR10，循环神经网络（RNN-LSTM-GRU）18-19机器学习期中作业.zip”，从文件标题可以看出，该作业围绕三个著名的图像数据集：MNIST、FashionMNIST和CIFAR10，以及循环神经...
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参考的项目github：https://github.com/zhangzhe1103/RNN-for-Human-Activity-Recognition-using-2D-Pose-Input 一体版代码： ##Training and Results below: import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot ...
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