DL之DNN：利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化
输出结果 设计思路 核心代码x, t = get_data()network = init_network()batch_size = 100 accuracy_cnt = 0for i in range(0, len(x), batch_size): x_batch = x[i:i+batch.....
DL之LiR&DNN&CNN：利用LiR、DNN、CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测
输出结果 设计思路 核心代码classifier = skflow.TensorFlowLinearClassifier( n_classes=10, learning_rate=0.01)classifier.fit(X_train, y_train)linear_y_predict = classifier.predict(X_test)clas....
TF之NN：利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别
输出结果代码设计import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataprint ("packs loaded")print ("Download and Extract MNIST data....
DL之DNN：利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练、预测(95%)
数据集展示输出结果设计代码import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from Neura....
TF之DNN：利用DNN【784→500→10】对MNIST手写数字图片识别数据集(TF自带函数下载)预测(98%)+案例理解DNN过程
输出结果案例理解DNN过程思路1、一张图像数组形状的变化：输入一个由784 个元素(28*28的二维数组)构成的一维数组后，输出一个有10个元素的一维数组。这是只输入一张图像数据时的处理流程。2、批处理中数组形状的变化：考虑打包输入多张图像的情形。比如，我们想用predict()函数一次性打包处理100张图像。为此，可以把x的形状改为100 × 784，将100 张图像打包作为输入数据。，输入数....
基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类
2018年9月17日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 DNN是deep neural network的简称，中文叫做深层神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。 从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层。 如下图示例，一般来说第一层是....
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