matlab編寫識别手寫數字_深度學習-卷積神經網絡-執行個體及代碼1（入門）—利用Tensorflow和mnist資料集手寫數字識别...

本文利用Tensorflow和mnist資料集訓練單層前饋神經網絡/感覺機模型，損失函數使用交叉熵，訓練方法采用梯度下降，完成本文的執行個體需要的基礎知識：

1、機器學習-前饋神經網絡/感覺機的基本原理

2、Tensorflow機器學習基本操作

下面介紹執行個體實作的主要步驟

1、下載下傳資料集，mnist資料集，可以直接去Lecun官網下載下傳

mnist資料集介紹可以參考這篇文章：MNIST資料集下載下傳及可視化

2、擷取mnist資料集操作的python包，github上有

Github位址：tensorfow操作mnist資料集python包-Github

3、編寫代碼，包括模型、訓練和評估，利用訓練集訓練網絡模型，利用測試集測試結果

具體代碼項目Github位址（如果對你有所幫助，歡迎關注點贊~）：

https://github.com/firemonkeygit/DeepLearningTensorflowMNIST​github.com

經過調試可用，注意導入操作mnist資料集的python包和配置正确的資料集路徑：

代碼執行結果：loss is: 3142.896240234375，acc is:0.9110999703407288

主要源代碼檔案及分析詳見

深度學習-卷積神經網絡-執行個體及代碼1（入門）-利用Tensorflow和mnist資料集訓練單層前饋神經網絡/感覺機實作手寫數字識别_firemonkeycs的專欄-CSDN部落格_手動實作前饋神經網絡解決mnist手寫體資料集​blog.csdn.net

【碼字不易，如果對你有幫助歡迎關注點贊】