MNIST精品文章

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  Hinton膠囊理論代碼開(kāi)源，上線即受熱捧

  ...參數(shù)。他的實(shí)驗(yàn)表明，鑒別式訓(xùn)練的多層Capsule系統(tǒng)，在MNIST手寫(xiě)數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出目前較先進(jìn)的性能，并且在識(shí)別高度重疊數(shù)字的效果要遠(yuǎn)好于CNN。近日，該論文的一作Sara Sabour終于在GitHub上公開(kāi)了該論文中的代碼。該項(xiàng)目上線5天...

  tianlai 2019-04-25 18:25 評(píng)論0 收藏0
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  概覽 AI在線服務(wù) UAI Inference

  ...ker鏡像開(kāi)源案例學(xué)習(xí)視頻產(chǎn)品定價(jià)快速上手快速上手（TF-Mnist案例)MNIST 介紹環(huán)境準(zhǔn)備在線服務(wù)代碼簡(jiǎn)介創(chuàng)建私有的UHub鏡像倉(cāng)庫(kù)制作Mnist在線服務(wù)鏡像使用自定義鏡像打包本地測(cè)試Mnist在線服務(wù)部署GPU在線服務(wù)APP基礎(chǔ)環(huán)境指南Docker...

  ernest.wang 2022-07-12 16:25 評(píng)論0 收藏1403
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  TensorFlow學(xué)習(xí)筆記（6）：TensorBoard之Embeddings

  ...bedding is a map from input data to points in Euclidean space. 本文使用MNIST數(shù)據(jù)講解Embeddings的使用方法。 代碼 # -*- coding: utf-8 -*- # @author: 陳水平 # @date: 2017-02-08 # @description: hello world program to set...

  hover_lew 2019-07-25 11:27 評(píng)論0 收藏0
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  在tensorflow上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的“Hello World”：MNIST 手寫(xiě)識(shí)別

  ...w（TensorFlow 安裝筆記），接下來(lái)就在他的官網(wǎng)指導(dǎo)下進(jìn)行Mnist手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)。 softmax 實(shí)驗(yàn)過(guò)程 進(jìn)入tfgpu虛擬環(huán)境后，首先進(jìn)入目錄:/anaconda2/envs/tfgpu/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/,然后進(jìn)入IPython交互終端。 I...

  garfileo 2019-07-25 10:44 評(píng)論0 收藏0
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  mnist 機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)筆記(一) 學(xué)習(xí)softmax模型

  學(xué)習(xí)softmax回歸模型 一. 下載mnist數(shù)據(jù)集 新建一個(gè)download.py 代碼如下： Functions for downloading and reading MNIST data. from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_...

  shengguo 2019-07-30 14:35 評(píng)論0 收藏0
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  TensorFlow學(xué)習(xí)筆記（4）：基于MNIST數(shù)據(jù)的softmax regression

  前言 本文基于TensorFlow官網(wǎng)的Tutorial寫(xiě)成。輸入數(shù)據(jù)是MNIST，全稱(chēng)是Modified National Institute of Standards and Technology，是一組由這個(gè)機(jī)構(gòu)搜集的手寫(xiě)數(shù)字掃描文件和每個(gè)文件對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)一定的修改使其適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法...

  ACb0y 2019-07-25 11:22 評(píng)論0 收藏0
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  利用 tf.gradients 在 TensorFlow 中實(shí)現(xiàn)梯度下降

  ...個(gè)例子，具體說(shuō)明一下。 使用 TensorFlow 內(nèi)置的優(yōu)化器對(duì) MNIST 數(shù)據(jù)集進(jìn)行 softmax 回歸 在使用 tf.gradients 實(shí)現(xiàn)梯度下降之前，我們先嘗試使用 TensorFlow 的內(nèi)置優(yōu)化器（比如 GradientDescentOptimizer）來(lái)解決MNIST數(shù)據(jù)集分類(lèi)問(wèn)題。 import tenso...

  ckllj 2019-07-30 15:10 評(píng)論0 收藏0
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  tensorflow學(xué)習(xí)筆記3——MNIST應(yīng)用篇

  MNIST的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周?chē)鷨卧瑢?duì)于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。[2] 它包括卷積層(convolut...

  baishancloud 2019-07-30 15:33 評(píng)論0 收藏0