TF之LiR：基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率 / 开普饭

本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译,展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程.具体步骤如下 1. 加载数据 tensorflow集成了keras这个框架,提供了Fa ...

来源 | GiantPandaCV 编辑 | pprp [导读]Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库(可以理解为keras之于tensorflow),为了让用户能够脱 ...

包含从头开始构建Autoencoders模型的完整代码. (关注"我爱计算机视觉"公众号,一个有价值有深度的公众号~) 在本教程中,我们一起来探索一个非监督学习神经网络--Auto ...

某些预测问题需要为同一输入预测数字值和类别标签.一种简单的方法是在同一数据上开发回归和分类预测模型,然后依次使用这些模型.另一种通常更有效的方法是开发单个神经网络模型,该模型可以根据同一输入预测数字和 ...

Mxnet框架深度学习框架越来越受到大家的欢迎.但是如何正确的使用这一框架,很多人并不是很清楚.从训练数据的预处理,数据的生成(网络真正需要的数据格式,网络模型的保存,网络训练日志的保存,等等,虽然网 ...

TF:基于CNN(2+1)实现MNIST手写数字图片识别准确率提高到99% 导读与Softmax回归模型相比,使用两层卷积的神经网络模型借助了卷积的威力,准确率高非常大的提升. 输出结果 Extra ...

DL之RBM:基于RBM实现手写数字图片识别提高准确率输出结果设计代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklear ...

ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类输出结果设计思路核心代码 metrics.adjusted_rand_score(y_test, y_ ...

TF之LoR:基于tensorflow利用逻辑回归算LoR法实现手写数字图片识别提高准确率输出结果设计代码 #TF之LoR:基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率 import ten ...

TF之CNN:利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线输出结果设计代码 import tenso ...

TF之DNN:利用DNN[784→500→10]对MNIST手写数字图片识别数据集(TF自带函数下载)预测(98%)+案例理解DNN过程输出结果案例理解DNN过程思路 1.一张图像数组形状的变化: ...

DL之NN:基于(sklearn自带手写数字图片识别数据集)+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率输出结果核心代码 #DL之NN:基于sklearn自带手写数字图片识别数据集 ...

Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集的下载(基于python语言根据爬虫技术自动下载MNIST数据集) 数据集下载的所有代码代码打包地址:mnist ...

TF:利用是Softmax回归+GD算法实现MNIST手写数字图片识别(10000张图片测试得到的准确率为92%) 设计思路全部代码 #TF:利用是Softmax回归+GD算法实现手写数字识别(10 ...

TF之LiR：基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率