本实验旨在利用深度学习框架TensorFlow,结合MNIST手写体数据集,构建一个高效、准确的手写体识别系统,本实验是在云主机中安装PyCharm,并且基于TensorFlow框架的手写体识别的案例。 本实验采用的MNIST数据库(Modified National Institute of Standards and Technology database)是一个大型数据库 的手写数字是通常用于训练 各种...
一:MNIST数据集 下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件 分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,t
初级MNIST中用0初始化W和b,这里用噪声初始化进行对称打破,防止产生梯度0,同时用一个小的正值来初始化b避免dead neurons。 defweight_variable(shape):initial= tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)returntf.Variable(initial)defbias_variable(shape):initial= tf.constant(0.1, shape=shape)returntf.Variable(in...
MNIST是一个经典的计算机视觉数据集,来自美国国家标准与技术研究所(NIST),由纽约大学的Yann LeCun教授主导建立。 MNIST数据集由250个不同的人手写而成,包含各种手写数字图片,以及每一张图片对应的数值标签。它包含60000个训练样本和10000个测试样本,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片,存储在28 * 28的...
基于tensorflow的手写数字识别 一、前言 本文主要介绍了tensorflow手写数字识别相关的理论,包括卷积,池化,全连接,梯度下降法。 二、手写数字识别相关理论 2.1 手写数字识别运算方法 图1 识别过程就像图片中那样,经过多次卷积和池化(又叫子采样),最后全连接就运算完成了。
手写数字识别一般都是采用MNIST数据集: MNIST 数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取, 它包含了四个部分: 1)Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本); 2)Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB...
手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框架,并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)模型结构,再对手写体数据...
本文基于TensorFlow实现了MNIST手写数字识别,并将训练好的模型移植到了Android上。 环境配置 TensorFlow 1.0.1 Python2.7 Android Studio 2.2 主要步骤 生成pb文件:使用TensorFlow Python API 构建并训练网络,最后将训练后的网络的拓扑结构和参数保存为pb文件。
本文基于Google的TensorFlow框架,实现卷积神经网络的构建,并对MNIST手写数据进行识别。卷积神经网络不同于全连接神经网络之处,在于卷积神经网络是以卷积层、池化层能够保存图片的空间结构,以至于更好的提取图片的信息。下图是CNN的常见架构。 二、基于TensorFlow构建CNN ...
手写体识别作为图像识别的一个重要分支,其在教育、金融、医疗等领域具有广泛的应用前景。本实验旨在利用深度学习框架TensorFlow,结合MNIST手写体数据集,构建一个高效、准确的手写体识别系统,本实验是在云主机中安装PyCharm,并且基于TensorFlow框架的手写体识别的案例。