【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、生成对抗网络的概念生成对抗网络(GANs，Generative Adversarial Nets),由Ian Goodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数...
【深度学习】实验14 使用CNN完成MNIST手写体识别(TensorFlow)
使用CNN完成MNIST手写体识别(TensorFlow)CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种比较常见的神经网络模型，它通常被用于图像识别、语音识别等领域。相比于传统的神经网络模型，CNN在处理图像等数据方面有明显的优势，其核心思想是通过卷积、池化等...
MNIST-手写数字识别-TensorFlow&&Pytorch
作为深度学习的第一个任务呢，一般都会选择手写数字识别作为我们的第一个项目，因为识别起来并不是很困难，而且精度可以达到0.99。下面就正式开始我们的第一个小项目吧。先来说一下流程：1. 准备数据集，可以在kaggle上下载csv文件的数据集，对于新手来说，以便好的理解数据，后者是利用Te...
TensorFlow实现GAN生成对抗网络生成MNIST图像
生成对抗网络 (GAN)。通过学习图像训练数据集的隐分布（图像的“隐空间”），GAN 可以生成看起来极为真实的新图像。一个 GAN 由两部分组成：一个“生成器”模型（可将隐空间中的点映射到图像空间中的点）和一个“判别器”模型，后者是一个可以区分真实图像（来自训练数据集）与...
TensorFlow MNIST手写数字识别（神经网络最佳实践版）
（1） 引入函数库import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops from tensorf...
TensorFlow MNIST手写数字识别（神经网络极简版）
MNIST手写数字识别数据集是NIST数据集的一个子集（介绍），常用于深度学习的入门样例。该数据集包含60000张图片作为训练数据（为验证模型效果，一般从验证数据中划分出一部分作为验证数据，一般为5000），10000张图片作为测试数据。MNIST数据集中每张图片代表0-9中的一个数字...
TensorFlow教程(1)：MNIST数据的单层逻辑回归代码
单层回归代码import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_...
深度学习笔记13：Tensorflow实战之手写mnist手写数字识别
上一讲笔者和大家一起学习了如何使用 Tensorflow 构建一个卷积神经网络模型。本节我们将继续利用 Tensorflow 的便捷性完成 mnist 手写数字数据集的识别实战。mnist 数据集是 Yann Lecun 大佬基于美国国家标准技术研究所构建的一个研究深度学习的手写数字的数据集。mni...
基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类
2018年9月17日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 DNN是deep neural network的简称，中文叫做深层神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。 从DNN按不同层的位...
基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类
2018年9月16日笔记 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 0.编程环境 安装tensorflow命令：pip install tensorflow 操...
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