qq_45315982的博客

验证码识别原理分析验证码是去识别像素，所以在神经网络里面不用分割，一般就是进行整体识别。这个就是一个简单的图片：里面有四个目标值：‘nzpp’四个目标值，假设都是大写，那么每个位置就有26种可能性，就判定每一个目标值在26中可能性里面概率最大的那一个进行输出。然后进行交叉熵损失计算。某个样本 s=-(y_true*log(y_predict))softmax进行比较验证码识别程序...

目的了解整个API的使用，卷基层，池化层以及数据的整个变化过程。之前写过全连接层识别手写数字的代码。里面介绍过特征值[None,784],目标值[None,10]设计卷积神经网络：**⼀卷积层：**卷积：32个filter, 55，strides1, padding=“SAME”输⼊：[None, 28, 28, 1] 输出：[None, 28,28, 32]激活:[None, 28,...

Mnist数据集神经网络分析获取数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)准确性计算1、equal_list = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax...

神经网络的发展定义：在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（：neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络的种类：基础神经网络：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网络等进阶神经网络：玻尔兹...

感知机有n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出应用：很容易解决与、或、非问题一个感知机测试网站：http://playground.tensorflow.org/#activation=sigmoid&regularization=L2&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-p...