√mnist数据集：包含77万张黑底白字手写数字图片，其中055000张为训练集，5000张为验证集，100000张为测试集。每张图片大小为2828像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变为长度784一维数组，将该数组作为神经网络输入特征喂入神
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原创
2022-05-10 12:25:09
1064阅读
网上关于用TensorFlow实现MNIST的全连接神经网络
原创
2021-12-30 10:32:19
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网上关于用TensorFlow实现MNIST的全连接神经网络有很多，大多都是《TensorFlow实战Google深度学习框架》书上的，当然我的也不例外。不过我是去掉了书中的滑动模型部分的代码，只保留了前项传播和训练两个部分。并且网上大多数都没用从计算图的角度总体绍一下，而这恰恰是理解用TensorFlow写神经网络的关键。1. MINIST全连接网络计算图下面首先从计算图的角度总体介绍一...
原创
2022-02-21 09:28:42
103阅读
# coding:utf-8import numpy as npimport mnist_loader# 用full
原创
2022-07-19 11:40:47
50阅读
import numpy as npfrom keras.layers import Dense,Activationfrom keras.models import Sequentialfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.datasets import mnistfrom keras.optimizers import RMSprop...
原创
2022-08-11 10:07:30
157阅读
本节主要复习一下深度学习中这些常见的网络结构在tensorflow（1.x）中的使用，便于后续tensorflow的学习。1. 全连接网络结构全连接网络就是后层的每一个神经元均与前一层的神经元有关，按照上一节的推导，zl=w*al-1+b，然后再经过激活函数记得到了第l层的神经元al：那么在tensorflow中的实现如下：# w为权重，b为偏置，x为第l-1层的输出，这些均为tensor
# 假
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2023-12-17 17:28:41
97阅读
(名称：全连接。意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接)在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，这是怎么来的呢？目的何在呢？举个例子：最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，进行了最后一次池化，输出了20个12*12的图像，然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。这是怎么做到的呢，其实就是有20*100
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2024-05-04 17:35:39
122阅读
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms # 设备配置（如有GPU，则使用GPU进行加速）device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 定义超参数 Hyper-parameters input_size = 784hidden_size = 50
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2021-06-18 14:11:34
252阅读
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms # 设备配置（如有GPU，则使用GPU进行加速）device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 定义超参数 Hyper-parameters input_size = 784hidden_size = 50
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2022-02-11 10:37:06
327阅读
深度学习开发的万能公式模式流程：import paddleimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt2 数据准备2.1 数据加载和预处理import paddle.vision.transforms as T# 数据的加载和预处理transform =
原创
2022-02-22 14:37:43
619阅读
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms # 设备配置（如有GPU，则使用GPU进行加速）device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 定义超参数 Hyper-parameters input_size = 784hidden_size = 50
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2021-06-18 14:11:33
395阅读
# -*- coding: utf-8 -*-
""" Deep Neural Network for MNIST dataset classification task.
References:
Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. "Gradient-based
learning applied to document
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2023-05-31 10:52:24
77阅读
这篇文章主要介绍了网络协议概述：物理层、连接层、网络层、传输层、应用层详解,本文用生活中的邮差与邮局来帮助理解复杂的网络协议,通俗易懂,文风幽默,是少见的好文章,需要的朋友可以参考下 信号的传输总要符合一定的协议(protocol)。比如说长城上放狼烟，是因为人们已经预先设定好狼烟这个物理信号代表了“敌人入侵”这一抽象信号。这样一个“狼烟=敌人入侵”就是一个简单的协议。协议可
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2024-06-03 15:38:53
91阅读
概念概念相信对卷积网络不太陌生的人都知道，几个著名的网络LeNet-5，AlexNet，VGGNet，GoogLeNet，它们在重复了数次“卷积-池化”后，最后总要Flatten一下，得到一个长向量，然后用MLP，最后再softmax也好，SVM也好，做出最后分类。这就是我们常说的全连接。这种结构有个特点，就是最后总需要以“加和”或者“压缩”的结果作为分类器的输入，在单个目标分类的时候自然是没问题
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2024-04-12 16:34:24
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CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体、 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。 以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的
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2020-04-08 12:05:00
497阅读
2评论
本篇开始学习搭建真正的神经网络，前一部分讨论深度学习中预处理数据的基本流程；后一部分构建了两种全连接网络，用三种载。h...
原创
2022-09-16 13:45:59
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1、Softmax（层）函数：将输出值转换成概率值（各个值按自身大小按比例缩放在[0,1]之间，且加起来等于1）：Softmax公式：如下流程图中，Exponent相当于softmax的表达式中的分子部分，Sum相当于把三个Exponent处理过后的相加，Divide相当于把单个Exponent处理好的数除以三个Exponent处理过后的和：2、交叉熵损失函数流程框图：3、交叉熵损失函数（Cros
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2023-11-01 23:07:41
99阅读
几种主要的神经网络一、全连接神经网络二、前馈神经网络（Feedforward neural network，FNN）三、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）四、循环神经网络（Recurrent neural network，RNN ） 一、全连接神经网络顾名思义，全连接神经网络中，对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。
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2023-10-08 12:31:00
52阅读
1.引言本文构建的全连接神经网络模型结构图如上。其中中间隐藏层的数量以及各层（输入层、隐藏层、输出层）的神经单元数量均可 自由设置，本文构造的神经网络并不是专门为识别手写数字而写死的，而是可以根据 任务的需要，自由改变神经网络的参数（如层数、神经单元数、学习率、学习率衰减值 等）。在本文里以识别手写数字为例，输出层的神经单元数为 9，结构图为了能够表示得更清晰（使其看 起来不混乱），遂只绘制了 3
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2024-01-16 20:40:37
184阅读
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）python教程全解加载样本数据集首先我们要有手写体的数据集文件t10k-images.idx3-ubytet10k-labels.idx1-ubytetrain-images.idx3-ubytetrain-labels.idx1-ubyte我们实现一个MNIST.py文件，专门用来读取手写体文件中的数据。# -*-
原创
2018-01-17 16:56:49
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