人如墨的博客

     在上一篇文章中，使用了传统的多层感知机神经网络来实现手写体识别，具体参见这里，最终获得了大概97%的神经网络，还能不能得到更高的准确率的，答案当然是肯定的，那就是卷积神经网络CNN。在这里我们使用keras的CNN网络来实现MNIST手写体识别任务。具体的步骤与之前类似，直接贴代码吧：import numpy as np f = np.load('mnist.npz') x_train...

    Keras是一个基于python的的深度学习框架，比tensorflow更简单易用，适合入门学习，本篇文章主要介绍使用keras实现手写体识别任务。环境为python3+，Keras2.1，神经网络基础知识在此不做过多介绍。    1.    加载MNIST数据。            方式一：from keras.datasets import mnist (X_train, y_tr...