DL之DCGAN(Keras框架)：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)
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DL之DCGAN：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成
设计思路输出结果X像素取值范围是[-1.0, 1.0]_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape &...
DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
输出结果1.10.0Size of:- Training-set: 55000- Validation-set: 5000- Test-set: 10000Epoch 1/1 128/55000 [..............................] - ETA: 15:39 - loss: 2.3021 - acc: 0.0703 25....
DL之CNN：利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别、模型评估(99.4%)
输出结果 设计思路 核心代码network = DeepConvNet() network.load_params("data_input/DeepConvNet/deep_convnet_params.pkl....
DL之CNN：利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%)
输出结果 设计思路 核心代码class DeepConvNet: def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28), conv_param_1 = {'filter_num':16, 'filter_size....
DL之CNN可视化：利用SimpleConvNet算法【3层,im2col优化】基于mnist数据集训练并对卷积层输出进行可视化
输出结果 设计思路 核心代码def filter_show(filters, suptitle, nx=8, margin=3, scale=10,): FN, C, FH, FW = filters.shape ny = int(np.ceil(FN / nx)) .....
DL之DNN优化技术：自定义MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程
输出结果 设计思路 核心代码(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True)x_train = x_train[:1000]t_train = t_train[:1000]max_epochs = 20train_size = x_train.shape[0]batch_size = 100le....
DL之DNN：利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化
输出结果 设计思路 核心代码x, t = get_data()network = init_network()batch_size = 100 accuracy_cnt = 0for i in range(0, len(x), batch_size): x_batch = x[i:i+batch.....
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....
DL之DNN：利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练、预测(95%)
数据集展示输出结果设计代码import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from Neura....
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