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卷积神经网络minist为什么输出是28*28

看数字图片而定。如果图片较小并且质量还不错,那么通过2层的神经网络就能胜任。 对于MNIst数据集(28*28的手写数字),2层神经网络准确率可达99%,svm也有98%以上。 以上实现非常简单,matlab已经有现成工具箱。 卷积神经网络通常用于更加复杂...

迭代一万次的话CPU运行时候大约13分钟,GPU运行时间大约4分钟,GPU+cudnn运行时候大约40秒,精度都为99%左右

SVM方面,首选的肯定是LIBSVM这个库,应该是应用最广的机器学习库了。 下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧! 1. convnetjs - Star:2200+ 实现了卷积神经网络,可以用来做分类,回归,强化学习等。 2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+ M...

要讨价还价8

SVM方面,首选的肯定是LIBSVM这个库,应该是应用最广的机器学习库了。 下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧! 1. convnetjs - Star:2200+ 实现了卷积神经网络,可以用来做分类,回归,强化学习等。 2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+ M.

上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络,只包含一个卷积层和一个maxpooling层,pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出。实验输入仍然采用MNIST图像使用10个feature map时,卷积和pooling的结果分别如下所示。 部分源码如下...

原理就那点东西,干嘛非得要C++的资料...

好雨知时节,

BP神经网络属于全连接式的网络,所以需要将mnist数据集先展开,将每张图片拉伸为28×28=784维的向量。然后依此搭建出多层的网络,输出就是其所代表的数字(十进制或者二进制)。

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