后面我们会设置256个神经元,用来提取手写数字的高级特征。 隐藏层中的神经元需要设置激活函数。 我们选择使用ReLU函数: ReLU激活函数有很多优点,其最大特点就是非常简单,使用ReLU的神经网络训练和运行的效率都很高。 神经网络的输出层,需要设置10个神经元。 由于图片只能被识别为某一个数字,因此我们在输出层后,加上s...
后面我们会设置256个神经元,用来提取手写数字的高级特征。 隐藏层中的神经元需要设置激活函数。 我们选择使用ReLU函数: ReLU激活函数有很多优点,其最大特点就是非常简单,使用ReLU的神经网络训练和运行的效率都很高。 神经网络的输出层,需要设置10个神经元。 由于图片只能被识别为某一个数字,因此我们在输出层后,加上s...
在前面的章节中提到,网络的最左边的一层称之为输入层,这层中的神经元也称之为输入神经元。最右边或输出层中的神经元称之为输出神经元(在上图中只有一个输出神经元)。中间的层称之为隐藏层,这层中的神经元既不是输入神经元也不是输出神经元。“隐藏”这个词初听起来会觉得有点神秘,但是只是表示这层的神经元...
我们的要做的是,训练出一个人工神经网络(ANN),使它能够识别手写数字(如下图所示)。 二、背景 2.1. 人工神经网络是什么 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN),也被称为神经网络(NN),是受生物神经网络(Biological Neural Networks)启发的计算系统。 神经网络是一种重要的人工智能技术,其在图像识别、自然...
我们已经定义了什么是神经网络,让我们回到手写识别这个话题。 我们可以将手写识别的问题分成两个小问题。第一是将一张包含多个数字的图片分成多张包含一个数字的图片。例如,我们想将图片切开 成六个独立的图片 我们人类很容易解决这个分割的问题,但是对于计算机这是很难的工作。一旦图片被分开了,计算机就可以对单独的...
Python手写数字识别 上次有了单个的隐藏层,这次改为两层,看看对结果有没有影响? 第一个隐藏层的神经元为256个,第二个为64个。第一层(隐藏层)的列为第二层的行,第二层(隐藏层)的列为第三层(输出层)的行。这次使用了截断正态分布truncated_normal,设置标准差stddev,超过两倍以上舍弃重新生成。
在这一节,我们会写一个程序来实现一个学习手写数字的神经网络。这个程序只有74行代码,并且没有用到第三方的神经网络库。但这个小程序的识别精度可以达到96%,而且是在没有人的介入的情况下达到的。然后进一步,在接下来的章节中,我们会改进,使程序的精度达到99%。事实上,最好的商业应用神经网络可以应用在银行的账单...
本次实验使用paddle+LeNet5卷积神经网络实现,实现识别手写数字功能。 首先,先说明本次神经网络的细节。Lenet-5神经网络基本结构如下图所示: 这里,我设定: 卷积层1 池化层1 卷积层2 池化层2 全连接层 到此,就确定好网络结构了。 下面是代码: import paddle as paddle ...
图1 三层神经网络识别手写数字 卷积神经网络是什么? 三个基本层 卷积层(Convolutional Layer) 上文提到我们用传统的三层神经网络需要大量的参数,原因在于每个神经元都和相邻层的神经元相连接,但是思考一下,这种连接方式是必须的吗?全连接层的方式对于图像数据来说似乎显得不这么友好,因为图像本身具有“二维空间特征”,...