简单神经网络和卷积神经网络识别手写数字 1 简单CNN实现的一个两层神经网络其隐藏层有15神元输出有10神经元from tensorflow.keras.utils import to_categoricalfrom tensorflow.keras import models, layers, regularizersfrom tensorflow.keras.optimizers import RMSpropfrom tensorflow.keras.datasets import mnistimport mat...
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1、基本结构 基本的神经网络包含,输入层,隐藏层,输出层,我们本次使用两层神经网络为例 数据从输入层进入然后经历神经元进行特征提取,具体神经元展开如下图所示 数据需要经过乘权重w并与偏置b求和最终通过激活函数,然后才算从一个神经元输出(当只有一个神经元的时候就变成了逻辑回归。),损失函数有很多种 relu ,sig...
是26X10维的矩阵。(与输出层10个数字类别相对应)。 反向传播算法的损失函数 神经网络正则化的损失函数如下所示: 很明显, ,所以 的输出如下所示: 假设通过神经网络输出 的值是5,则 ,即向量 的第5个元素是1,其他元素是0. 综上所述,参考反向传播算法损失函数的相关介绍,损失函数与梯度的计算代码如下: defnn_...
识别流程 流程如图,首先要对数据进行处理,这个主要是批量读取图片和特征提取的过程,特征提取的方法很多,这里只挑选最简单的来实现,然后是训练出一个神经网络的模型,最后用测试数据进行测试。为了方便,这里的神经网络的创建,训练和测试采用Matlab函数来实现。
这里实现了一个可以学习mnist手写数字特征的人工神经网络类ANN。 此版本的ANN基于随机梯度下降算法实现,梯度由反向传播算法计算,神经元激活函数为sigmoid(),或称logistic函数。 此项目主要为学习之用,在实现核心功能的前提下,尽量编写简单、易于阅读的代码,暂时没有考虑优化。
卷积神经网络算法实现GUI手写数字识别mnist 模型训练 本模型采用GPU模式进行训练,需要提前确定自己电脑是否带有独立显卡 在models包下面的trainmodel.py文件执行train_data(100)方法,括号内是训练次数,可以自定义输出结果如下 Test set: Avg. loss: 0.0285, Accuracy: 9911/10000 (99%) 图片保存 getimg是从mnist...
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C++ 实现全连接神经网络算法识别 Mnist 手写数字。本程序使用全连接神经网络进行手写数字识别的训练和预测。当然修改一下输入和输出节点数,调整网络层数,也可用于其他多分类或回归问题。代码结构参考了 yolo(You Only Look Once) 项目源码框架 darknet.