TF：基于CNN(2+1)实现MNIST手写数字图片识别准确率提高到99% / 开普饭

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 ...

亚马逊云教程1:云是什么,创建并连接EC2 亚马逊云教程2:新建用户,sudo权限,安装软件亚马逊云教程3:文件传输,扩大存储,S3,快速输入命令亚马逊云教程4:安装Anaconda,多pytho ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果下边两张图对应查看,可知,数字0有965个是 ...

TF之LiR:基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率输出结果 Extracting MNIST_data\train-images-idx3-ubyte.gz Please use tf ...

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: ...

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NN:利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别输出结果代码设计 import numpy ...

DL之NN/CNN:NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片),六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率设计思路设计代码 import mnist_loader fr ...

Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集简介+数据增强(将已有MNIST数据集通过移动像素上下左右的方法来扩大数据集为初始数据集的5倍) MNIST数据集 ...

TF：基于CNN(2+1)实现MNIST手写数字图片识别准确率提高到99%