探索用卷积神经网络实现MNIST数据集分类

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问题对比单个全连接网络,在卷积神经网络层的加持下,初始时,整个神经网络模型的性能是否会更好。方法模型设计两层卷积神经网络(包含池化层),一层全连接网络。选择 5 x 5 的卷积核,输入通道为 1,输出通道为 10:此时图像矩阵经过 5 x 5 的卷积核后会小两圈ÿ...

Pytorch 搭建卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN在GPU上预测MNIST数据集

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卷积神经网络CNNimport torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import...

TensorFlow——CNN卷积神经网络处理Mnist数据集

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10...

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