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 / 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 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23184 在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习.本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8613 深度学习无处不在.在本文中,我们将使用Keras进行文本分类. 准备数据集出于演示目的,我们将使用 20个新闻组数据集.数据分为20 ...

重磅干货,第一时间送达关于数据集此数据包含大小为150x150.分布在6个类别下的约25k图像. {'建筑物':0,'森林':1,'冰川':2,'山':3,'海':4,'街道':5} 训练.测试和 ...

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 ...

DL之DNN:利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练.预测(95%) 数据集展示先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64) ...

DL之DNN:利用DNN[784→50→100→10]算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测.模型优化导读目的是建立三层神经网络,进一步理解DNN内部的运作机制输出结果设计思路核心代 ...

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: ...

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: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 ...

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_ ...

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 ...

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