源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) class ConvModel(object):

边学习边笔记 https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # TensorFlow(十):卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.rea

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有

上代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #参数概要 def vari

莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra

# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import argparse import sys DATA_DIR = os.path.join('.', 'mnist_link') # ======================================= # COMMON OPERATIONS #

心律失常数据库 目前,国际上公认的标准数据库包含四个,分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH(Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital Database, MIT-BIH)数据库.美国心脏学会提供的AHA( American heart association,AHA)数据库.欧共体CSE( Common Standards for Quantitative Electrocardiograph,CSE)数据库.欧洲

基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute

从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片

[论文标题]Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network (2016 ISET) [论文作者]Xiaoxuan Shen, Baolin Yi*, Zhaoli Zhang,Jiangbo Shu, and Hai Liu [论文链接]Paper(5-pages // Double column) <札记非FY> [摘要] 自动学习资源推荐已经成为一个越来

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的

一:MNIST数据集    下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件 分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,test set包括10000个样本. test set中前5000个样本来自原始的NISTtraining set,后5000个样本来自原始的NIST test set,因此,前5000个样本比

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

文章目录 一.项目背景 二.数据处理 1.标签与特征分离 2.数据可视化 3.训练集和测试集 三.模型搭建 四.模型训练 五.完整代码 一.项目背景数据集cnn_train.csv包含人类面部表情的图片的label和feature.在这里,面部表情识别相当于一个分类问题,共有7个类别.其中label包括7种类型表情: 一共有28709个label,说明包含了28709张表情包嘿嘿.每一行就是一张表情包48*48=2304个像素,相当于4848个灰度值(intensity)(0为黑, 255为白)