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人工智能介绍:使用python教你手写数字识别

作者:v8彩票 发布时间:2019-10-29 15:25

  大家好。我是杰瑞。今天,我将为您带来一个教程,使用机器学习,以实现手写数字识别,就像C语言中输出的HellowWorld一样。本教程也是入门级图像识别中需要学习的第一项技能.我们将使用Tensorflow深度学习框架来实现手写数字识别。在您查看此教程之前,您需要有以下基矗

  首先,我们需要使用Tensorflow框架。Jerry默许您已经安装了它。如果您尚未安装它,则在下面的文章中有一个安装方法。人工智能深度学习代码教程:简单的线性返回拟合源代码。

  因为我们在这里使用了Tensorflow框架,所以没有必要下载手写数字集。直接使用本发明中的MNIST模块,您可以自动下载测试集和培训集。下面的代码是下载数据集的代码。

  Jarey先生教你一个简单的网络结构,它暂时不考虑卷积层池化层的激活功能。在这个网络中,只有一个完整的连接层。如果你想看看如何使用卷积神经网络来识别手写数字,你可以关注下一篇文章。

  在这种手写数字识别模型中,我们的输入是一些批次大小为28×28的灰度图,以利用灰度图中的像素值和重量。然后添加偏执量以获得输出,并且最终使用输出和实际值来计算交叉孔螺纹,以获得误差值。这种错误值可以作为更新权重的参考。我们可以获得最佳权重和偏执。这两个参数是网络学习的参数,用于预测图片中的手写数字。

  上面的代码构建了一个完整的连接器。并使用tf.n.softmax_cross_entropy_with_logits()计算叉..最后,通过降低梯度来降低损失值。