1,image.shape[0],image.shape[1]))# 构建一个卷积,输入和输出通道都是1(因为是黑白的),卷积核大小是3,conv=nn.Conv2d(1,1,3,bias=False)# 构建卷积核sobel_kernel=np.array([[-1,-1,-1],[-1,-8,-1],[-1,-1,-1]],dtype='float32')sobel_kernel=sobel_kernel.reshape((1,1,...
卷积神经网络实现手写数字识别的过程分为以下几个步骤: 准备:导入tensorflow 2.0 ,从 tensorflow.keras 中导入 datasets、layers、models ,导入matplotlib.pyplot 。 第一步:导入MNIST数据集 MNIST数据集是一个由手写数字图片构成的数据集,数字由0-9组成,图片大小为28*28。MNIST数据集包含训练数据集和测试数据集两部分...
用卷积核(nxn矩阵、nxnxm矩阵,或者也叫过滤器窗口)进行卷积运算,3x3卷积核做卷积相当于一个有9个输入和1个输出的普通神经元的线性运算,所以它可以用反向传播来计算出卷积核的参数,在反向传播过程的最后会传播到卷积核。一个卷积核只能提取一种特征(比如水平方向上的边缘轮廓),你想要提取多少特征就搞多少个卷积核...
strides:和卷积参数含义类似,窗口在每一个维度上滑动的步长,一般也是[1,stride,stride,1]。 padding:和卷积参数含义一样,也是"VALID"或者"SAME"。 该函数返回一个Tensor。类型不变,shape仍然是[batch,height,width,channels]这种形式。 使用CNN实现手写数字识别代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Create...
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”,...
最初被用于手写数字识别,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。LeNet-5卷积神经网络的结构如图14.4所示。 图14.4 LeNet-5卷积神经网络的结构 不包含输入,LeNet-5共有7层,即由2个卷积层、2个下抽样层(池化层)、3个全连接层组成。每层都...
介绍基于卷积神经网络进行手写数字识别的过程,包括卷积神经网络的工作原理,卷积、池化、填充、柔性最大值函数、交叉熵函数、卷积网络的训练,以及代码的编写和演示。, 视频播放量 2395、弹幕量 3、点赞数 41、投硬币枚数 33、收藏人数 41、转发人数 3, 视频作者 天外来课,
14小时就学会的Tensorflow神经网络教程!比刷剧还爽的深度学习框架零基础入门—优化器、手写数字识别、神经网络、人脸检测 603 23 1:25:21 App 30分钟秒懂CNN!迪哥带你通俗易懂讲解卷积神经网络原理与参数,这还学不会你真该打! 360 -- 5:23:47 App CNN做图像分割到底还有多少创新点?计算机博士精讲基于卷积神经...
基于CNN卷积神经网络手写数字识别模型 环境python3.10今天介绍如何利用卷积神经网络进行MNIST数据集的手写数字识别,即将手写数字图像images识别为数字标签labels。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习的代表算法之一,在图像处理和识别的方向上取得很大的成就,本文只要进行的是基于CNN卷积神经网...
TensorFlow实现:基于TensorFlow构建CNN识别MNIST数字 一、前言 本文通过Python构建CNN(卷积神经网络)体系,对mnist(手写数字图片)进行识别,手写数字是从0到9,数据分为60000条训练集,10000条测试集。 二、卷积神经网络搭建 卷积神经网路与普通神经网络,最大的区别是其主要以卷积层和池化层为主,而普通神经网络主要以全连接...