tensorflow卷积神经网络cnn示例

主要讲解如下： 1、神经网络基础 2、人工神经网络（ANN） 3、Mnist数据集浅层神经网络分析 4、卷积神经网络（CNN） 5、Mnist数字图片识别

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图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中,人可以很快递判别图像类型,比如,很容易地识别一个图片是狮子还是其它动物,可以很容易地对人脸进行识别。但是对于机器来说,去识别一个图片是什么,是一个非常困难

里面包含基于TensorFlow的mnist数据集卷积神经网络代码,从数据提取,到精度测试都有,适合初学者观看。

使用卷积神经网络实现验证码识别，识别的验证码为四位，其中每位为大小写字母和数字中的任意一个。准确率达到97+%

卷积神经网络是一类典型的处理网格型数据的深度学习结构,在图像和视频处理等领域得到了广泛的应用。本案例采用 Olivetti Faces 人脸数据集进行训练,使用 TensorFlow 构建一个深度卷积

里面包含mnist数据集,不用再去下载,程序直接能用。由于model文件夹里有训练好的模型,可以直接跑测试,由于只跑了6000轮训练,不到完整的3W轮,所以只达到了98.8%,你们可以自己训练完一整套

1. CNN介绍 1.1 为什么引入CNN CNN是一种主要用于图像识别的神经网络深度学习方法,当图片像素过大,例如为3000*3000时(当然这也太大了),在Keras中根本无法使用Dense层直接

环境描述 操作系统:windows10 开发语言:python3.7.6 深度学习后端:tensorflow2.1.0 深度学习前端:keras(ts内嵌的keras)