上一节，我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别，其正确率大概能达到98%，着一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别， 其准确率可以超过99%，程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据，即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比s ...
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2018-04-02 22:04:54
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一 感知器 感知器学习笔记：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器（Perceptron）是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1。这种算法的局限性很大： 虽然有这些局限，但是感知 ...
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2018-04-01 22:58:37
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一、前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型，包括多层卷积，多层全连接层，一般我们改写的时候卷积层基本不动，全连接层从后面几层依次向前改写，因为先改参数较小的。 二、具体 1、因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244，而数据集是28* ...
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2018-03-30 17:24:42
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4.1. ckpt文件保存方法 在对模型进行加载时候，需要定义出与原来的计算图结构完全相同的计算图，然后才能进行加载，并且不需要对定义出来的计算图进行初始化操作。 这样保存下来的模型，会在其文件夹下生成三个文件，分别是： * .ckpt.meta文件，保存tensorflow模型的计算图结构。 * ...
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2018-03-11 02:45:02
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上一篇我总结了自己在学完逻辑回归后，实现了对手写数字的初步识别 ， 在学完了Andrew教授的神经网络简易教程后，趁着知识刚学完没多久，记下了自己在运用简易神经网络实现手写数字识别过程中的总结和问题 ^_^ 菜鸡QP的第二篇学习笔记 ~ 错误在所难免 ，希望自己可以通过一篇篇菜鸡的笔记心得 ，取得一 ...
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2018-03-09 13:17:07
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出现问题： 在使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别时，出现“ TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败 ”问题。 截图如下： 问题原因： 出现该问题的原因可能是由于自身网络问题或者mnist数据集 ...
这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章：神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个人工神经网络实现手写字符识别的例子。尽管在过去几年已经有许多系统和分类算法被提出，但是手写识别任然是... ...
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2018-01-30 19:56:42
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import mnist_loader from network3 import Network from network3 import ConvPoolLayer, FullyConnectedLayer, SoftmaxLayer training_data, validation_data,... ...
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2018-01-18 00:51:01
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上一篇文章，比较了三种算法实现对手写数字识别，其中，SVM和神经网络算法表现非常好准确率都在90%以上，本文章进一步探讨对神经网络算法优化，进一步提高准确率，通过测试发现，准确率提高了很多。 首先，改变之一： 先在初始化权重的部分，采取一种更为好的随机初始化方法，我们依旧保持正态分布的均值不变，只对 ...
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编程语言 时间：
2018-01-17 15:49:20
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对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别，并且对结果进行分析准确率， 手写数字数据集下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先，利用图片本身的属性，图片的灰度平均值进行识别分类，我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片 ...
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编程语言 时间：
2018-01-12 20:25:26
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