MNIST是一个手写数字的大型数据库,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像,代表0到9之间的一个数字。 3.1 卷积神经网络(CNN) CNN是一种特别适合处理图像数据的神经网络。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积运算提取图像的特征。给定输入图像I和卷积核K,卷积...
1.定义一个CNN网络 importtorch.nn.functionalasFclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.fc1=nn.Lin...
(x_Train, y_Train), (x_Test, y_Test) = mnist.load_data() 为了对mnist数据集更加了解,统计多维数组所有元素出现次数 np.bincount(y_Test) 结果如下,array中的数字表示从0到9出现的次数。 array([ 980, 1135, 1032, 1010, 982, 892, 958, 1028, 974, 1009], dtype=int64) #画出测试集的0~9...
神经网络搭建完毕,开始导minist手写数字,对数字进行分类,分为训练集和验证集,同时将数字进行reshape,代码如下: fromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportto_categorical (train_images, train_labels), (test_images, test_labels)=mnist.load_data() train_images= train_images.reshape((60000, 28, 28, ...
简介:卷积神经网络CNN实现mnist手写数字识别 实验目的: 初次尝试使用 tensorflow,构建卷积神经网络,通过训练集训练模型,在测试集上进行测试。 注:tensorflow毕竟是个比较大的库,里面有很多对象、属性、方法等,我的考虑是需要用到什么再去学习怎么实现即可,这些库毕竟只是一个工具,重要的还是它本身的实现流程以及我们的思...
1. MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/(下载后需解压)。我们一般会采用(train_images, train_labels), (test_images, test_labe...
1. 卷积神经网络的主要组成 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN) 卷积层(Convolutional layer),卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
简要概述:CNN卷积神经网络实现手写数字MNIST识别,epoch我设置的是20,就会迭代20次,修改迭代次数,就可以获得更好的精度。 第一部分:神经网络概述 第二部分:卷积神经网络概述 第三部分:基于卷积神经网络的手写数字识别方法 第四部分:实验结果与分析 第五部分:总结 ...
利用全连接神经网络实现手写数字识别-使用Python语言,Keras框架 1.问题描述? 本文要解决的问题是手写数字识别。使用的数据集为:mnist。 我们需要让计算机识别图片中的手写数字是多少。 这个问题对于我们人类来说非常简单,一眼就看出来图片中的数字是几了。 但是对于机器来说却很难,因为机器从一张图片中看到的是一...
MNIST是一个手写数字的大型数据库,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像,代表0到9之间的一个数字。 3.1 卷积神经网络(CNN) CNN是一种特别适合处理图像数据的神经网络。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积运算提取图像的特征。给定输入图像I和卷积核K,卷积...