基于华为云深度学习的手写数字识别

这是一个手写数字的识别实验,是一个sklearn在现实中使用的案例.原例网址里有相应的说明和代码. 首先实验的数据量为1797,保存在sklearn的dataset里.我们可以直接从中获取.每一个数据是有image,target两部分组成.Image是一个尺寸为8*8图像,target是图像的类别,在我们看来类别就是手写的数字0-9. 代码一开始,将数据载入. <span style="font-family:Microsoft YaHei;"># Standard sci

import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier import org.apache.spark.ml.regression.RandomForestRegressor import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS, NaiveBayes, SVMWithSGD} import org.apache.spark.ml

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

[原创]Liu_LongPo 转载请注明出处 [CSDN]http://blog.csdn.net/llp1992 softmax 回归模型,是logistic 回归模型在多分类问题上的推广.关于logistic回归算法的介绍,前面博客已经讲得很清楚,详情可以参考博客 机器学习实战ByMatlab(五)Logistic Regression 在logistic回归模型中,我们的激励函数sigmoid的输入为: z=θ0x0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn 则可以得到假设函数为: hθ(x)

基于Numpy的神经网络+手写数字识别 本文代码来自Tariq Rashid所著<Python神经网络编程> 代码分为三个部分,框架如下所示: # neural network class definition class neuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(): pass # train the neural network def train(): pass # query the neural netwo

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

手把手教你搭建caffe及手写数字识别 作者:七月在线课程助教团队,骁哲.小蔡.李伟.July时间:二零一六年十一月九日交流:深度学习实战交流Q群 472899334,有问题可以加此群共同交流.另探究实验背后原理,请参看此课程:11月深度学习班. 一.前言 在前面的教程中,我们搭建了tensorflow.torch,教程发布后,大家的问题少了非常多.但另一大框架caffe的问题则也不少,加之caffe也是11月深度学习班要讲的三大框架之一,因此,我们再把caffe的搭建完整走一遍,手把手且全程命