LSTM应用于MNIST数据集分类
1、概述 LSTM网络是序列模型，一般比较适合处理序列问题。这里把它用于手写数字图片的分类，其实就相当于把图片看作序列。 一张MNIST数据集的图片是$28\times 28$的大小，我们可以把每一行看作是一个序列输入，那么一张图片就是28行，序列长度为28；每一行有28个数据，每个序列输入28个值。 这里我们可以将LSTM和CNN的代码结果进行对比。2、LSTM实现import tens....
TF之LSTM：利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类
目录设计思路实现代码设计思路更新……实现代码# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #根据电脑情况设置 GPU con....
TF之LSTM：利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类
设计思路网络异常，图片无法展示|实现代码 # -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.contrib import rnnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#根据电脑情况设置 GPUconfi....
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