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深度学习解决手写数字的图片识别

本篇使用TensorFlow框架,利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本(图片和标签),测试集有10000个样本。...手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图: ?...(输入层784节点,1层500个节点的隐藏层,除输出层外每层的激活函数都使用ReLU, 输出层10个节点, 最后使用tf.argmax()函数求出输出层节点中最大的数的索引,范围0~9,该索引值即为手写数字的估计值...注:上述图片仅做示意,每层节点数,以及隐藏层的层数以代码为准 #模型路径 MODEL_SAVE_PATH ="/model_path/" MODEL_NAME = "MNIST_model1.ckpt..." INPUT_NODE = 28*28 #图片28*28像素,展平为784=28*28个输入节点 OUTPUT_NODE = 10 #输出特征为10个,对应0~9的量 BATCH_SIZE =100

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mnist手写数字识别代码(knn手写数字识别)

MNIST 手写数字识别模型建立与优化 本篇的主要内容有: TensorFlow 处理MNIST数据集的基本操作 建立一个基础的识别模型 介绍 S o f t m a x Softmax Softmax...回归以及交叉熵等 MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集(基本可以算是“Hello World”级别的了吧),我们要了解的情况是,对于每张图片,存储的方式是一个 28 * 28 的矩阵,但是我们在导入数据进行使用的时候会自动展平成...plt.matshow(curr_img, cmap=plt.get_cmap('gray')) plt.show() 通过上面的代码可以看出数据集中的一些特点,下面建立一个简单的模型来识别这些数字...如果通俗地理解交叉熵,可以理解为用给定的一个概率分布表达另一个概率分布的困难程度,如果两个概率分布越接近,那么显然这种困难程度就越小,那么交叉熵就会越小,回到MNIST中,我们知道对于某一张图片的label...,也就是正确分类是这样的形式:(1, 0, 0, …) ,对于这张图片,我们的模型的输出可能是 (0.5, 0.3, 0.2) 这样的形式,那么计算交叉熵就是 − ( 1 × l o g ( 0.5

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    Softmax 识别手写数字

    TensorFlow 入门(二):Softmax 识别手写数字 MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集,如下图所示,它由几万张28像素x28像素的手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息。...我们的任务就是对这些手写数字的图片进行分类,转成0~9一共十类。 ?...每一张图片包含28像素X28像素。我们可以用一个数字数组来表示这张图片: ? 我们把这个数组展开成一个向量,长度是 28x28 = 784。...如何展开这个数组(数字间的顺序)不重要,只要保持各个图片采用相同的方式展开。...这里手写数字识别为多分类问题,因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax,可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函数的推广。

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    tensorflow2.0手写数字识别_tensorflow手写汉字识别

    手写识别的应用场景有很多,智能手机、掌上电脑的信息工具的普及,手写文字输入,机器识别感应输出;还可以用来识别银行支票,如果准确率不够高,可能会引起严重的后果。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别,与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字,样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型,说白了就是简单,样本特征少,难度小很多。...一、目标 预期目标:传入一张数字图片给机器,机器通过识别,最后返回给用户图片上的数字 传入图片: 机器识别输出: 二、搭建(全连接神经网络) 环境:python3.6 tensorflow1.14...工具:pycharm 数据源:来自手写数据机器视觉数据库mnist数据集,包含7万张黑底白字手写数字图片,其中55000张为训练集,5000张为验证集,10000张为测试集。...运行mnist_app.py文件,结果如下: 先输入需要识别图片number数,然后传入图片路径,最后返回识别结果。

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    PaddlePaddle实现手写藏文识别

    图片的大小是350*350的黑白图片图片文件名称的第一个数字就是图片的标签,如0_10_398.jpg这张图片代表的就是藏文的数字0。...在本项目中我们结合第四章所学的卷积神经网络,来完成TibetanMNIST数据集的分类识别。...matplotlib.pyplot as plt 生成图像列表 因为TibetanMNIST数据集已经在科赛网发布了,所以我们创建项目之前还需要在科赛网中把数据集下载下来,数据集标题为【首发活动】TibetanMNIST藏文手写数字数据集.../TibetanMnist(350x350)' data_imgs = os.listdir(data_path) 获取全部的图片路径之后,我们就生成一个图像列表,这个列表文件包括图片的绝对路径和图片对于的...然后把与处理后的图片加入到列表中,可用多张图片一起预测的。

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    TensorFlow实例: 手写汉字识别

    MNIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。...但其中有一些trick,在实际项目当中有很大的好处, 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存(尽管在Mnist这类级别的例子上经常出现)… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别...databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip 解压后发现是一些gnt文件,然后用了斗大的熊猫里面的代码,将所有文件都转化为对应label目录下的所有png的图片...feed_dict={images:temp_image}) sess.close() return final_predict_val, final_predict_index 运气挺好,随便找了张图片就能准确识别出来...Summary 综上,就是利用tensorflow做中文手写识别的全部,从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据,到如何设计network, 到如何做train,validation

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    基于keras的手写数字识别_数字识别

    一、概述 手写数字识别通常作为第一个深度学习在计算机视觉方面应用的示例,Mnist数据集在这当中也被广泛采用,可用于进行训练及模型性能测试; 模型的输入: 32*32的手写字体图片,这些手写字体包含0~...9数字,也就是相当于10个类别的图片 模型的输出: 分类结果,0~9之间的一个数 下面通过多层感知器模型以及卷积神经网络的方式进行实现 二、基于多层感知器的手写数字识别 多层感知器的模型如下,其具有一层影藏层...x_test, y_test) # 从Keras导入Mnist数据集 (x_train, y_train), (x_validation, y_validation) = loadData() # 显示4张手写数字图片...>..] - ETA: 0s 10000/10000 [==============================] - 1s 112us/step MLP: 98.07% 三、基于卷积神经网络的手写数字识别

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