代码: 手写数字识别 运行后输出数据:其序号对应值为识别的数字,值为概率,有科学计数法显示数据。 [0.002712834160774946, 0.37007448077201843, 0.38919582962989807, 0.04636502265930176, 2.2569240172742866e-05, 0.12520278990268707, 0.04699072241783142, 0.0002446999424137175, 0.01896093040704727, 0.00023008222342468798](Softmax回归模...
32,48都可以的，一般2^n方吧，太小了肯定不行，至少人眼要看得清吧，太大了也没意义吧，计算反而...
784维 是向量的说法，现在维度这个概念 都是有上下文的。简单理解成784个像素点 摊平成一个数组。“一维是一条线，二维是一个平面，三维是一个立体空间。” 784维 已经不能用大脑直接理解了，只要记得计算方法就行了。
在手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。A、28,10B、28,1C、784,10D、784,1
在手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。A.28;10B.784;10C.28;1D.784;1
在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
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在手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是维的,输出层是维的A.784;10B.28;10C.784;1D.28;1
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4【单选题】在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是 28 像素的图片,输出判断数字 0-9 的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。 A. 784;10 B. 28;10 C. 784;1 D. 28;1 相关知识点: ...