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    一边吃瓜看球,一边完成AI应用实践——手写体识别入门

    作者 | 邹欣 编辑 | 姗姗 【人工智能头条导读】又是一个很有热度的周末,除了炎热的天气,还有火热的世界杯。今天人工智能头条为大家准备的技术干货,让大家可以在空调下,吃瓜看球两不耽误就可以轻松完成AI应用实践入门。多少次,在我们查找很多资源、技术指导后,实操时还是会被一个报错而终止了前进的道路。小编也曾经历过这样的心路历程,所以一份好的指南对于刚开始实践操作的同学来说简直太有爱了,不仅节约了很多时间,操作和思路也都是清晰的。如果你是刚入门的AI小白,想通过一些简单的应用实践对AI应用有更深入的了解,现在就

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    使用卷积网络实现计算机图像识别:卷积和max pooling操作介绍

    深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习,我们能够对图片进行高精度识别,实现这一功能的,主要依靠神经网络中的一种分支,名为卷积网络。卷积网络与我们前面实现的网络不通之处在于,它可以直接接受多维向量,而我们以前实现的网络只能接收一维向量。 我们在开始时,实现了一个能够识别手写数字图片的网络,网络接收数据时,必须把一张28*28的灰度图转换为784长的一维向量。在深入解析卷积网络前,我们直接用代码将其实现出来,通过卷积网络实现手写数字识别功能,先获得一个感性认识,为后续的深入研究打下基础,我们看看

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    神经网络实战:快速构建一个基于神经网络的手写数字识别系统

    没吃过猪肉,但得看过猪跑。虽然我们暂时对深度学习及神经网路的基本原理知之甚少,但获得深刻理性认识必须建立在足够的感性认知之上,就像掌握游泳技巧的前提是把自己泡到水里。因此我们在研究分析神经网络的技术原理时,先用代码构建一个实用的智能系统,通过运行后看结果的方式,我们就能快速建立起对深度学习相关技术的感知,这为我们后续建立扎实的理论体系奠定坚实的基础。 神经网络系统的开发一般都使用python语言,我们也不例外,我们的手写数字识别系统将使用python来开发,首先要做的是在机器上安装开发环境,也就是Anaco

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