手写识别较为简单的版本应该是只用FC，这样参考这篇博客.#产生截断正态分布随机数，取值范围为 [ mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev ]. #a.get_shape()中a的数据类型只能是tensor，且返回的是一个元
卷积神经网络是一类已经被证明在图像识别和分类等领域非常有效的神经网络。除了驱动机器人和自动驾驶汽车的视觉，卷积神经网络还成功地识别人脸、物体和交通标志。在上面的图1中，CNN能够识别场景并且系统能够建议相关的标题，而图2显示了用于识别日常物品，人类和动物的
在本教程的第一部分，将介绍本文使用的数据集；其次使用Python和Keras训练一个卷积神经网络模型，该模型能够检测一个图像中是否存在圣诞老人，
我们将使用简单的LeNet在网络经过MNIST数据集训练后对其进行序列化。让我们构建一个简单的最基本的卷积神经网络架构--LeNet。在许多方面，LeNet + MNIST是应用于图像分类的“Hello，World”等效的深度学习。LeNet架构简单明了，
卷积神经网络是一类神经网络，在图像识别和分类等领域非常有效。除了为机器人和自动驾驶汽车提供视力外，ConvNets还成功识别了面部，物体和交通标志等。最近，ConvNets在几种自然语言处理任务中也很有效。然而，了解ConvNets并首次学会使用它们有时可
机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，简称ILSVRC，它是图像分类领域的比赛，每年举办一次，下图为每年的得奖
上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类，分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中，经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左
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