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对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题
本文实例为大家分享了tensorflow神经网络实现mnist分类的具体代码，供大家参考，具体内容如下 只有两层的神经网络，直接上代码 #引入包 import tensorflow as tf i
说明 本例子利用TensorFlow搭建一个全连接神经网络，实现对MNIST手写数字的识别。 先上代码 from tensorflow.examples.tutorials.mnist impor
一、卷积神经网络CNN简介 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比
基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器，具体内容如下 之前在手机百度上看到有个“为你写诗”功能，能够随机生成古诗，当时感觉很酷炫= = 在学习了深度学习后，了解了一下原理，打算自己做个实现练练手，于是
BP神经网络是最简单的神经网络模型了，三层能够模拟非线性函数效果。 难点： 如何确定初始化参数？ 如何确定隐含层节点数量？ 迭代多少次？如何更快收敛？ 如何获得全局最优解？
手势→预测→行动 您可以在此处找到Github项目存储库中的代码，或在此处查看最终的演示文稿幻灯片。 （github传送门： https://github.com/athena15
简史 卷积神经网络 在过去的十年里，计算机视觉领域取得的进步是前所未有的。机器现在可以识别视频中的图像或某一帧，准确率(98%)超过人类(97%)。之所以有这么大的突破，就是得益于
简介KNIME (KonstanzInformationMiner, http://www.knime.org)系统是基于Eclipse开发环境来精心开发的数据挖掘工具。无需安装，方便使用。KNIME
#必须放开头，否则报错。作用：把python新版本中print_function函数的特性导入到当前版本from future import print_functionimport tensorfl
