Sieć konwolucyjna w Tensorflow do klasyfikacji cyfr z MNIST

Trzeci wpis z serii związanej tworzeniem sieci neuronowych w Tensorflow, tym razem budujemy sieć konwolucyjną do klasyfikacji cyfr z MNIST. Omawiam idee operacji konwolucji dla sieci neuronowych oraz jak ją poprawnie zaimplementować w Tensorflow. W stosunku do poprzednich wpisów z serii sieć ta osiąga najlepszą dokładność klasyfikacji równą 0.9880.

Continue reading

Sieć konwolucyjna do rozpoznawania ciągu cyfr część 2

Jest to  druga część serii przedstawiającej sposób pracy z sieciami konwolucyjnymi (Conv Nets) z wykorzystaniem TensorFlow. Dokonamy w niej rozpoznania oraz klasyfikacji szeregu cyfr jednocześnie, co będzie wiązało się z kilkoma istotnymi zmianami w skrypcie w stosunku do poprzedniego wpisu. Stanowi to także dobry przykład do omówienia jednego z kluczowych elementów skutecznego uczenia czyli inicjalizacji wag w sieci.

Continue reading

Sieć konwolucyjna do rozpoznawania ciągu cyfr z obrazów

Post ten rozpoczyna serię, w której chciałbym przybliżyć tworzenie sieci neuronowych z wykorzystaniem biblioteki TensorFlow. Na początek przeanalizujemy architekturę sieci konwolucyjnej (ang. Convolutional Network) oraz przyjrzymy się warunkom w jakich taka sieć będzie w stanie wyuczyć się rozpoznawania wzorca, jako przykład posłuży nam problem rozpoznawania ciągu cyfr z obrazu.

Continue reading