[深度学习]受限玻尔兹曼机生成手写数字训练样本实现分析

基于能量的模型(EBM) 基于能量的模型将每一个我们感兴趣的变量构造联系到一个标量能量上. 学习就是修改能量方程从而使得它的外形有我们需要的特点. 举例来说, 我们希望的是: 期望构造的能量低. 基于能量的概率性模型定义了一个概率分布, 它是由能量方程决定的: 归一化因子Z被称为配分函数, 类比于物理系统. 基于能量的模型可以通过SGD(随机梯度下降)算法基于数据的负值对数相似性(NLL)学习得到. 对于对数回归我们首先定义了对数相似性, 之后是损耗函数, 即 负值对数相似性(NLL). 使用随

笔记整理者:王小草 笔记整理时间2017年2月24日 原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景 本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手

MNIST数据集介绍: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入MNIST数据集,如果指定地址下没有已经下载好的数据,tensorflow会自动下载数据 mnist=input_data.read_data_sets('.',one_hot=True) # 打印 Training data size:55000. print("Training data size: {}".format(mnist.

近些年由于理论知识的硬件的快速发展,使得深度学习达到了空前的火热.深度学习已经在很多方面都成功得到了应用,尤其是在图像识别和分类领域,机器识别图像的能力甚至超过了人类. 本文用深度学习Python库Keras实现深度学习入门教程mnist手写数字识别.mnist手写数字识别是机器学习和深度学习领域的"hello world",MNIST数据集是手写数字的数据集合,训练集规模为60000,测试集为10000. 本文的内容包括: 如何用Keras加载MNIST数据集 对于MNIST问题如何

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Leraning> 本节译者:哈工大SCIR硕士生 徐梓翔 (https://github.com/endyul) 声明:我们将不定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系[email protected],未经授权不得转载. “本文转载自[哈工大SCIR]微信公众号,转载已征得同意.” 使用神经网络识别手写数字 感知机 sigmoid神经元 神经网络的结构 用简单的网络结构解决手写数字识别 通过梯度下降法学

本篇文章是针对学习<深度学习入门>(由日本学者斋藤康毅所著陆羽杰所译)中关于神经网络的学习一章来总结归纳一些收获. 本书提出神经网络的学习分四步:1.mini-batch 2.计算梯度 3.更新参数 4.重复前面步骤 1.从识别手写数字项目学习神经网络 所谓“从数据中学习”是指 可以由数据#自动决定权重#.当解决较为简单的问题,使用简单的神经网络时,网络里的权重可以人为的手动设置,去提取输入信息中特定的特征.但是在实际的神经网络中,参数往往是成千上万,甚至可能上亿的权重,这个时候人为手动设置是

目录 神经网络的卷积.池化.拉伸 LeNet网络结构 LeNet在MNIST数据集上应用 参考资料 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决手写数字识别的视觉任务.自那时起,CNN的最基本的架构就定下来了:卷积层.池化层.全连接层.如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5(-5表示具有5个层),和原始的LeNet有些许不同,比如把激活函数改为了现在很常用的ReLu. 神经网络的卷积.池化.拉伸 前面讲了卷积和池化,卷积层可以从图像中提取特

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训