tensorflow学习笔记之MNIST初级教程

版权声明：如有侵权，请联系，如有错误，望指正，欢迎转载 https://blog.csdn.net/qq_29630271/article/details/79476508

介绍

• MNIST初级教程是tensorflow学习过程中的helloworld，是比较简单的，但是对于初学者来说是难于上青天，接受不了这个思维。所以在学习的过程中一定要调整好自己的心态，不断看不断学，相信你一定会搞明白的。

内容

思想分析

• 目的：正确识别手写数字
• 简单地说，输入是一张28×28=784像素的照片，输出是某个数字。
• 抽象地说，输入是1×784的行向量，输出是1×10的行向量(每个元素代表是该数字的概率)
• 很自然地，就可以想到1×784的输入行向量乘以784×10的矩阵，就可以得到1×10的输出行向量。
• 式子是 $y=softmax(x*w+b)$ ，b是偏置量，是1×10的行向量
• 一开始我很无语，为什么非要这样处理呢？其实这里面蕴含了神经网络的一些知识，蕴含了M-P神经元的知识

参考

• tensorflow中文社区之mnist初级教程
• 参考代码