MNIST数据集多层感知机网络 / 张生荣

TensorFlow神经网络创建多层感知机MNIST数据集

前面使用TensorFlow实现一个完整的Softmax Regression,并在MNIST数据及上取得了约92%的正确率. 前文传送门: TensorFlow教程Softmax逻辑回归识别手写数字 ...

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错,在mnist数据集是常用的入门集数据,VGG层数非常多,如果严格按照规范来实现,并用来训练mnist数据集,会出现各种问题,如,经过16层卷积后,2 ...

介绍残差网络是何凯明大神的神作,效果非常好,深度可以达到1000层.但是,其实现起来并没有那末难,在这里以tensorflow作为框架,实现基于mnist数据集上的残差网络,当然只是比较浅层的. 如 ...

最近在学习TensorFlow,比较烦人的是使用tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data读取数据 from tensorflow.examples. ...

一.多层感知机简介 Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归,它和神经网络的最大区别是没有隐含层.理论上只要隐含节点足够多,即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数,同时隐含层越 ...

简介这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架.MLP 是多层感知器,我这次实现的是四层感知器,代码和思路参考了网上的很多文章.个人认为,感知器的代码大同小异,尤其是用 P ...

在前几天写的一篇博文<如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片>中,我们介绍了如何通过TensorFlow将mnist手写体数字集导出到本地保存为bmp文件. 车牌识 ...

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程.虽然网上的案例比较多,但还是要自己实现一遍.代码采用 PyTor ...

关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解 MNIST的准确率达到99.7% 用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现,具有各种技术,例如数据增强,丢失,伪随机化等. 操作系统:ubuntu ...

原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator,数据有真实数据groundtruth,还有需要网络 ...

CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks,条件生成对抗网络,在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息. 这里用传统的卷积方式实现CGAN. ...

一,mnist数据集形如上图的数字手写体就是mnist数据集. 二,GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成:一个是伪造器(Generator,简称G),一个是判别器(Discrimn ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 13 10:22:45 2018 @aut ...

概述 MNIST 包含 0~9 的手写数字, 共有 60000 个训练集和 10000 个测试集. 数据的格式为单通道 28*28 的灰度图. 获取数据 def get_data(): "& ...

mnist手写数字数据集在机器学习中非常常见,这里记录一下用python从本地读取mnist数据集的方法. 数据集格式介绍这部分内容网络上很常见,这里还是简明介绍一下.网络上下载的mnist数据集包 ...

目录 MNIST 数据集介绍 LeNet 模型介绍卷积池化 (下采样) 激活函数 (ReLU) LeNet 逐层分析 1. 第一个卷积层 2. 第一个池化层 3. 第二个卷积层 4. 第二个池化层 ...

目录隐藏层从线性到非线性激活函数 ReLU函数 sigmoid函数 tanh函数隐藏层我们在前面描述了仿射变换,它是一个带有偏置项的线性变换.首先,回想下之前下图中所示的softmax回归的 ...

目录初始化模型参数激活函数模型损失函数训练我们已经在数学上描述了多层感知机,现在让我们尝试自己实现一个多层感知机.为了与我们之前使用softmax回归获得的结果进行比较,我们将继续使用Fa ...

这里使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络,使用的是MNIST数据集.网络结构为:数据输入层–卷积层1–池化层1–卷积层2–池化层2–全连接层1–全连接层2(输出层),这是一个简单但非常有 ...

基于MNIST数据集的逻辑回归模型做十分类任务没有隐含层的Softmax Regression只能直接从图像的像素点推断是哪个数字,而没有特征抽象的过程.多层神经网络依靠隐含层,则可以组合出高阶特征 ...