卷积神经网络 使用 Python 实现一个对手写数字进行分类的简单网络

最新推荐文章于 2024-09-05 07:00:00 发布
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文章标签： 人工智能 python
原文链接：http://www.cnblogs.com/eustoma/p/9914670.html
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基于卷积神经网络的手写数字识别
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
04-25 2434
我们这里要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28 像素×28 像素）划分到10个类别中（0~9）。我们将使用 MNIST 数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，这个数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美国国家标准与技术研究院在20世纪 80年代收集得到。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对MNIST数字进行分类，这个任务我们在前面章节使用全连接网络做过。虽然本例中的卷积神经网络很简单，但其精度肯定会超过前面章节的全连接网络。
基于Python卷积神经网络(CNN)实现手写数字识别
qq1744828575的博客
05-27 1562
项目简介该项目旨在利用卷积神经网络（CNN）对手写数字图像进行分类，即识别图像中显示的0-9之间的数字。MNIST是一个包含大量手写数字图像和对应标签的数据集，是这一任务的常用基准数据集。项目步骤数据准备：下载并加载MNIST数据集。通常，这个数据集会被分成训练集和测试集两部分。对数据进行预处理，如归一化、调整尺寸等，以便输入到神经网络中。构建CNN模型：设计一个卷积神经网络结构。
基于Python的卷积神经网络的分类
01-14
基于Python的卷积神经网络的图像分类，很适合初学者的学习使用
学习笔记TF028:实现简单卷积网络
利炳根
07-24 369
载入MNIST数据集。创建默认Interactive Session。初始化函数，权重制造随机噪声打破完全对称。截断正态分布噪声，标准差设0.1。ReLU，偏置加小正值(0.1)，避免死亡节点(dead neurons)。卷积层函数，tf.nn.conv2d，TensorFlow 2 维卷积函数，参数x输入，W卷积参数，卷积核尺寸，channel个数，卷积核数量(卷积层提取特征数量)。Strides
python卷积神经网络实现
12-05
卷积神经网络python实现。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”
Python-使用卷积神经网络识别手写数字
08-11
这种用于识别手写数字的基于CNN的模型在训练12个时期之后获得99.2％的验证准确度。 它在Kaggle的MNIST数据集上训练
通过卷积神经网络（CNN）识别和预测手写数字
最新发布
eeee~~的博客
09-05 1892
本文演示了使用Python的Pytorch库来完成一个卷积神经网络（CNN）来训练MNIST数据集，这个示例能够帮助更好的了解卷积神经网络（CNN）的原理。
机器学习第一周：用卷积神经网络实现Mnist手写数字识别（付基础知识解释）
BingxxXXxx的博客
03-21 3547
MNIST 数据集是一个手写数字识别数据集，包含了 60000 张训练图像和 10000 张测试图像，每张图像都是 28x28 像素的灰度图像。在这个代码中，我们使用了 Keras 中的 Sequential 类来定义模型，并通过 model.add() 方法向其中添加各种层。Sequential 类是 Keras 中的一种模型类型，可以用来构建序列模型。序列模型是一个线性的层次结构，可以通过将神经网络层按顺序堆叠来构建。在这个代码中，我们首先添加了一个卷积层，然后是一个最大池化层，
Python-用卷积神经网络基于Tensorflow实现的中文文本分类
08-11
用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类
利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类.py
03-18
利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集，并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=True) #（1）这里的“mnist_data” 是和当前文件相同目录下的一个文件夹。自己先手工建立这个文件夹，然后从https://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件（即该网址中第三段“Four files are available on this site:”后面的四个文件），并放到目录MNIST_data下即可。 #（2）MNIST数据集是手写数字字符的数据集。每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。 #（3）one_hot表示独热编码，其值被设为true。在分类问题的数据集标注时，如何不采用独热编码的方式， 类别通常就是一个符号而已，比如说是9。但如果采用独热编码的方式，则每个类表示为一个列表list，共计有10个数值，但只有一个为1，其余均为0。例如，“9”的独热编码可以为[00000 00001]. #定义输入数据x和输出y的形状。函数tf.placeholder的目的是定义输入，可以理解为采用占位符进行占位。 #None这个位置的参数在这里被用于表示样本的个数，而由于样本个数此时具体是多少还无法确定，所以这设为None。而每个输入样本的特征数目是确定的，即为28*28。 input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255 #因为每个像素的取值范围是 0～255 output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) #10表示10个类别 #输入层的输入数据input_x被reshape成四维数据，其中第一维的数据代表了图片数量 input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) test_x = mnist.test.images[:3000] #读取测试集图片的特征，读取3000个图片 test_y = mnist.test.labels[:3000] #读取测试集图片的标签。就是这3000个图片所对应的标签
CNN卷积神经网络实现Mnist手写数字识别数据集
05-26
1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%； 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。
【神经网络】用python从底层实现一个卷积神经网络
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Jack_Kuo的博客
07-30 1万+
一、背景介绍：卷积神经网络(CNN) 　　卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network,CNN）是人工神经网络的一种。当前已经成为图像和语音识别领域有十分广泛的应用，特别是在识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形方面有十分优异的表现，已经成为一个十分重要的研究方向。 　　关于CNN的详细解释可以看这里：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/ar...
卷积神经网络手写数字识别
qq_42178122的博客
05-20 165
1
实现简单卷积神经网络实现MNIST手写数据集的识别（python+tensorflow）
豆沙包子的博客
10-08 1051
#MarkJhon #2019/10/04 #homework #????四层卷积神经网络，前两个卷积层由covonlution-relu-maxpool操作组成 #1，加载必要的编程库，开始计算图绘画 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...
python Tensorflow三层全连接神经网络实现手写数字识别
wwxy1995的博客
04-03 1666
import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image import cv2 import os x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 28*2...
基于PyTorch框架的多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类
紫芝的博客
08-06 3029
多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类1 简单的三层全连接神经网络 先用PyTorch实现最简单的三层全连接神经网络，然后添加激活层查看实验结果，最后再加上批标准化验证是否能够更加有效。 1 简单的三层全连接神经网络 ...
PyTorch入门一：PyTorch搭建多层全连接神经网络实现MNIST手写数字识别分类
阿飞CVPR
02-27 4422
①全连接神经网络 神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接 ②先用pytorch实现最简单的三层全连接神经网络 A简单的三层全连接神经网络 class simpleNet(nn.Module): #定义模组,固定 def_init_(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,ou...
C++实现神经网络进行手写数字分类识别
本资源旨在介绍如何使用C++语言实现一个能够对手写数字进行分类的神经网络。 C++作为一种性能优秀的编程语言，非常适合用于实现神经网络模型。尽管Python因库丰富和易用性在深度学习领域更为流行，但C++在执行效率...
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