title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy

首先是不含隐层的神经网络, 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 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

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa

keras-简单实现Mnist数据集分类 1.载入数据以及预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD import os import tensorflow as tf #

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01

任务目标 对MNIST手写数字数据集进行训练和评估,最终使得模型能够在测试集上达到\(98\%\)的正确率.(最终本文达到了\(99.36\%\)) 使用的库的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代码地址GitHub:https://github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/手写数字识别 数据集介绍 MNIST数字数据集来自MNIST handwritten digit database, Yann LeC

今天分享同样数据集的CNN处理方式,同时加上tensorboard,可以看到清晰的结构图,迭代1000次acc收敛到0.992 先放代码,注释比较详细,变量名字看单词就能知道啥意思 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data   mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru

先贴代码 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 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #初始化权值 def weight_variabl

一.MNIST实验内容 MNIST的实验比较简单,可以直接通过下面的程序加上程序上的部分注释就能很好的理解了,后面在完善具体的相关的数学理论知识,先记录在这里: 代码如下所示: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline mnist =

  import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("/data/stu05/mnist_data",one_hot=True)     Extracting /data/stu05/mnist_data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting /dat

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) # 批次大小 batch_size = 64 # 计算一个周期一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size # 定

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): W=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) b=tf.Variable(tf.zeros([1,out_s

mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['trai

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image,ImageFilter from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测 """ This function returns the pixel values. The imput is

一.BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型: (三层BP神经网络模型) BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层:第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置. 二.BP神经网络的流程     在知道了BP神经网络的特点后,我们需要依据信号

一.BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.详细来说.对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ29vZ2xlMTk4OTAxMDI=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /