qq_41273406的博客

卷积神经网络(CNN)此文章仅为本人学习笔记，侵权删，有错误的地方也希望各位大佬指出题目来自于 https://github.com/nndl/nndl.github.io问题描述：利用卷积神经网络，实现对MNIST 数据集的分类问题。数据集:MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型（例如 CNN的深层神经网络）。它经常被用来作为一个新 的模式识别模型的测试用例。而且它也是一个方便学生和研究者们执行用例的数据集。除此之外，MNIS

说明请按照填空顺序编号分别完成 参数优化，不同基函数的实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef load_data(filename): """载入数据。""" xys = [] with open(filename, 'r') as f: for line in f: xys.append(map(float, line.strip().split()))

numpy 练习题此文章仅为本人学习笔记，侵权删题目来自于 https://github.com/nndl/nndl.github.ionumpy 的array操作1.导入numpy库import numpy as np2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type）(2)输出a的各维度的大小（shape）(3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])print(a.dtype)print(a.shape)prin