DL之LiR&DNN&CNN：利用LiR、DNN、CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测
输出结果 设计思路 核心代码classifier = skflow.TensorFlowLinearClassifier( n_classes=10, learning_rate=0.01)classifier.fit(X_train, y_train)linear_y_predict = classifier.predict(X_test)clas....
TF：利用是Softmax回归+GD算法实现MNIST手写数字图片识别(10000张图片测试得到的准确率为92%)
设计思路全部代码#TF：利用是Softmax回归+GD算法实现手写数字识别(10000张图片测试得到的准确率为92%)#思路：对输入的图像，计算它属于每个类别的概率，找出最大概率即为预测值import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_dat....
TF之LSTM：利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练、评估(偶尔100%准确度，交叉熵验证)
输出结果第 0 accuracy 0.125第 20 accuracy 0.6484375第 40 accuracy 0.78125第 60 accuracy 0.9296875第 80 accuracy 0.8671875第 100 accuracy 0.90625第 120 accuracy 0.8671875第 140 accuracy 0.8671875第 160 accuracy 0.....
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