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TensorFlow从0到N + Rust

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TensorFlow从0到1 - 12 - TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

tensorflow python

上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别，识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩，不过我并不打算立即着手改善它，而是回到本系列的主线上来，用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中，关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络，不如说是一种线性判别，后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN，本篇补上。最终基于TF的代码只有43

2018-04-11

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TensorFlow从0到1 - 11 - 74行Python实现手写体数字识别

tensorflow python

到目前为止，我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法，他们各自肩负重任：梯度下降算法：机器自学习的算法框架；人工神经网络：“万能函数”的形式表达；反向传播算法：计算人工神经网络梯度下降的高效方法；基于它们，我们已经具备了构建具有相当实用性的智能程序的核心知识。它们来之不易，从上世纪40年代人工神经元问世，到80年代末反向传播算法被重新应用，历经了近半个世纪。然而，实现它们并进行复杂的手写体数字识别任务，只需要74行Python代码（忽略空行和注释）。要知道如果采用编程的方法（非学习

2018-04-11

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