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人工智能介绍:使用python教你手写数字识别

书稿人:极速六合 发布时间:2020-04-17 21:16

  大家好。我是;杰瑞。今天,极速六合我将为您带来一个教程,使用机器学习,以实现手写数字识别、,就像C语言中输出的HellowWorld一样。本。教程也是入门级图像识别中需&#;要学习的第一项技能.我们将使用,Te、nsorflow深度学习框架来实现手写;数字识别。在您查看此教程之前。,您需要有以下基矗

  首先,我们需要。使用Tensorflow框架。Jerry默许您已经安装了它,。如果您尚,未安装它,则在下面的文章中有一个,安装方法。人工智能深度学习代码教程:简单的&#;线性返回拟合源代码。

  因为我们在这里使用了;Tensorf,low框架,所以没有必要下载手写数字集。直接使用本发明中的MNIST模块,;您、可以自动下载测试集和培训集。下面的代码是下载数据、集的代码。

  Jarey先生教你一个简单的,网络结构;,它暂时不考虑卷积层池化层的激活功能。在这。个网络中,只有、一个完整的连接层。如果你想看看如何使用卷积神经网络来识别手写数字,你可以关注下一篇文章。

  在这种手写数字识别模型中,我们的输入是一些批次&#;大小为28×28;的灰度图,,以利用灰;度图中的像素值和重量。然后添加偏执量以,获得输出,并且最终使用输出和实际值来计算交叉!孔!螺纹,以获得误差值。这种错误值可以作为更新&#;权重的参考。我们可以获得最佳权重和偏执。这两个参数是网络学习的参数,用于预测图片中的手写数字。

  上面的代码构建了一个。完整的连接器。并使用tf.、n.softmax_&#;cross_entropy_with_logits()计算叉..最后&#;,通过降低梯度来降低损失值。

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