手写体数字识别第12页

卷积神经网络各种经典模型--上篇

它是最早的CNN架构之一，旨在进行手写数字识别。LeNet包含七个层，包括三个卷积层和两个子采样（池化）层。该网络的输入是数字图像，输出是对该数字的分类预测。

Are_you_ready·2023-04-11 22:11

PyQt5+VGG实现手写数字识别GUI

项目专栏：【图像分类PyQt5】教程专栏《导航目录贴》带你深入学习图像分类实战经验文章目录前言一、PyQt5+VGG实现手写数字识别GUI二、VGG介绍2.1VGG的优点2.2VGG的缺点三、VGG网络结构

海洋.之心·2023-04-11 16:55

良心教学——手把手教你搭建一个基于PyTorch【手写数字识别】| 附：360GPT？360AI？周鸿祎现场实测（中国版GPT）GPT为何能破圈？| Neo4j图数据库操作

欢迎大家点赞收藏⭐留言附：此前曾分享过的几个手写数字识别案例

追光者♂·2023-04-10 17:19

深度学习训练营Y3之yolov5s.yaml解析

yolov5s.yaml源文件ParametersanchorsBackbone参数解释Head参考内容原文链接本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者

无你想你·2023-04-10 04:11

Pytorch基础（一）- pytorch介绍，回归和分类问题

目录Pytorch发展及特点简单回归问题手写数字识别Pytorch发展及特点pytorch在torch7上进行开发的，2018年发布了第一个稳定的版本。

sherryhwang·2023-04-09 20:15

K近邻算法【OpenCV&Python】

K近邻算法—入门0、引言1、理论基础3、计算3.1归一化3.2距离计算4、手写数字识别的原理4.1数据初始化4.2读取特征图像4.3提取特征图像的特征值4.4计算待识别图像的特征值4.5计算待识别图像与特征图像之间的距离

一只丁小丁呐·2023-04-09 09:24

k近邻算法_图穷匕见：K近邻算法与手写数字识别

机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供判断(预测)结果。例如，我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机，它就会据此产生模型，在面对新情况时(判断另一个孩子能不能成为运动员)，模型就会给出相应的判断。比如，要对一组孩子进行测试，首先就要获取这组孩子

weixin_39886956·2023-04-09 09:53

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.6 K近邻手写数字识别

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.6K近邻手写数字识别本节使用OpenCV自带的K近邻模块识别手写数字。

菩提树下祈愿的少年·2023-04-09 09:51

[Chatgpt提效实战]基于ResNet50的MNIST手写数字识别

prompt请你帮我写一个pytorch框架下的图像分类模型的训练代码，使用pytorch中的resnet50预训练模型作为模型主体，使用pytorch中的mnist数据集作为训练数据，使用crossentropy作为loss函数，并且用acc作为评价指标。请将batchsize设置为32，epoch数设置为10，使用adam优化器进行优化。最后请画出训练过程的acc曲线以及loss曲线。用tqd

ZEBRONE·2023-04-08 17:20

PyQt5+ResNet实现手写数字识别GUI

项目专栏：【图像分类PyQt5】教程专栏《导航目录贴》带你深入学习图像分类实战经验文章目录前言一、PyQt5+ResNet实现手写数字识别GUI二、ResNet介绍2.1ResNet的优点2.2ResNet

海洋.之心·2023-04-08 17:47

F.5【性能优化模型压缩】VisualDL 2.0应用升级--基于「手写数字识别」模型的全功能展示

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性

汀、人工智能·2023-04-08 05:02

利用paddlepaddle进行手写数字识别

因为百度的AIStudio平台提供了免费的GPU算力,而且帮我配好了运行环境，只不过需要使用paddlepaddle这个框架，我就打算顺便在学习paddlepaddle的同时完成lintcode上面的刷题任务。题目描述题目链接MNIST是计算机视觉领域的“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这种手写图像的经典数据集已经成为基准分类算法的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍

有点大的青椒·2023-04-07 12:16

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

人生苦短，我用pythonKNN可以说是最简单的分类算法之一同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。python安装包+资料:点击此处跳转文末名片获取环境使用:Python3.8Pycharm第三方模块使用:Scikit-learn（以前称为scikits.l

蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

Pytorch实现MNIST手写数字识别及利用.pth文件进行模型推理

Pytorch实现MNIST手写数字识别及利用.pth文件进行模型推理1.模型训练及测试的基本流程及代码2.利用最后保存的.pth参数进行模型推理2.1模型推理的意义2.2推理代码1.模型训练及测试的基本流程及代码导入相关的包

何必羞涩·2023-04-07 07:50

经典卷积神经网络模型盘点

该网络在当时的一个主要应用场景是手写数字识别。该

Wang Dachui·2023-04-07 04:15

机器学习与深度学习（十二）：卷积神经网络CNN

识别出物体，以及是什么物体，如无人驾驶汽车）；图像内容分隔；人脸识别（刷脸登录、刷脸支付）；关键点定位；图像内容描述（imagecaptioning）；图像风格转换（styletransfer）；癌症预测；手写体识别

楠哥哥_0b86·2023-04-06 05:27

英文手写体之“接纳”

图片发自App你是否接纳走freestyle风？你是否接纳别人不follow？你是否接纳写出来贼丑？你是否接纳扎心的朋友？你是否接纳独行随意走？

牛牛的Annie·2023-04-06 04:25

基于Keras的深度学习（二）——LeNet的搭建与训练

.卷积2.激活函数3.池化4.Flatten5.全连接层搭建LeNet1.模型的搭建2.数据获取及预处理3.训练4.评估模型基于Keras的深度学习（二）——LeNet的搭建与训练LeNet是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络

寫代碼的笑笑·2023-04-05 14:31

Lenet详解以及keras＋tensorflow实现

1、Lenet详解2、Alexnet详解3、VGG网络结构4、NIN网络结构5、Googlenetinceptionv1结构详解、inceptionv2和inceptionv3LENET网络是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络

fanzy1234·2023-04-05 13:04

经典网络架构学习-LeNet

LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。

@左左@右右·2023-04-05 13:53

Mnist手写体识别实验报告

实验（二）代码段：#实验环境：MindSpore-python3.7-aarch64importos#os.environ['DEVICE_ID']='0'importmindsporeasmsimportmindspore.contextascontextimportmindspore.dataset.transforms.c_transformsasCimportmindspore.datas

你这个代码我看不懂·2023-04-05 09:07

【深度学习】基于华为MindSpore的手写体图像识别实验

1实验介绍1.1简介Mnist手写体图像识别实验是深度学习入门经典实验。Mnist数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。

弓长纟隹为·2023-04-05 08:56

K近邻算法(KNN)及案例（Python）

目录1算法简介2算法计算步骤3代码实现补充知识点：K近邻算法回归模型4案例：手写数字识别模型4.1手写数字识别原理4.1.1图像二值化4.1.3距离计算4.2代码实现5图像识别原理简介5.1图片大小调整及显示

QYiRen·2023-04-04 13:50

深度学习-第T1周——实现mnist手写数字识别

深度学习-第T1周——实现mnist手写数字识别深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、归一化4、可视化图片5、调整图片格式四

Prime's Blog·2023-04-04 12:08

深度学习-第T2周——彩色图片分类

深度学习-第T2周——彩色图片分类深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、归一化4、可视化图片四、构建简单的CNN网络五

Prime's Blog·2023-04-04 12:08

Anaconda的安装教程及关联PyCharm

小方别慌呀·2023-04-04 00:37

图像识别技术解析：手写数字识别（二）

在计算机视觉（CV）运用方面使用的主流技术之一是卷积网络（CNN），本文通过从一篇经典的论文构建一个卷积网络模型，然后使用手写数字识别的程序来对比测试模型预测能力并分析结果。

m0_49380401·2023-04-03 22:10

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络

我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了MNIST数据集(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)，这是一个经常被用于研究模式识别任务的经典的

TiAmo zhang·2023-04-03 20:19

面试官：你做过什么有亮点的项目吗？

前言面试中除了问常见的算法网络基础，和一些八股文手写体之外，经常出现的一个问题就是，你做过什么项目吗？

Hhua.·2023-04-03 18:03

机器学习实战项目3--使用keras实现MNIDT数据集手写数字识别

这是机器学习训练营的第三个项目Q1：神经网络中的常用激活函数及其导数Q2:使用Keras实现MNIDT数据集手写识别answer1:1.详见http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9486500.html(1)什么是激活函数激活函数（2）常用的线性激活函数有哪些sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数sigmoid函数sigmoid函数一般不常作为非线性激活函数，因为

strive鱼·2023-04-03 06:49

识别手写数字的神经网络为什么需要10个输出而不是四个？一个简单的回答

如果输出为四个，那么输出层的每个神经元需要学习的是“1和2的手写体之间的区别”之类的断言；如果输出为十个，那么输出层的每个神经元需要学习的只是“判断一幅图片是不是1”这样的断言。

_伦_·2023-04-02 22:34

chatgpt-4生成代码，看这一篇就够了

chatgpt-4生成代码，看这一篇就够了cursor示例pythondbscan聚类voronoi图像分割手写数字识别圆柱绕流matlab表白程序常微分方程常微分方程组2048小游戏C/C++正则表达式匹配删除有序数组中的重复项

zhl-handsome·2023-04-02 15:13

Tensorflow手写数字识别

一.MNIST数据集当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"HelloWorld"。就好比编程入门有HelloWorld，机器学习入门有MNIST。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。为了便于下载MNIST数据集，执行下面的python代码【需要提前安装好te

神之凝视·2023-04-02 04:26

经典数据集-手写数字识别pytorch

pytorch经典数据集-手写数字识别一、什么是MNIST？

m0_64892604·2023-04-02 04:21

手写数字识别实例

一、MNIST数据集和DBRHD数据集简介MNIST数据集MNIST数据集下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/minst/该数据集包含0-9的手写体图片数据集，并且图片已经归一化为以手写数字为中心的

chpryw·2023-04-02 04:07

手写数字识别

说明手写数字识别是作为学习神经网络和深度学习最基础的实践项目。这篇博文里的代码均来自《神经网络与深度学习》一书。在network.py中虽然只有短短的七十多行代码，但代码压缩紧密，看起来比较费劲。

Qyun_lucky_star·2023-04-02 04:02

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别、手写学号识别实验报告

本文分别提出了基于PyTorch框架和ReLU函数的TwoLayerNet（两层神经网络）手写数字识别算法和基于TensorFlow框架和Keras的卷积神经网络手写数字识别算法。

沂水寒城·2023-04-02 04:57

手写数字识别（识别纸上手写的数字）

说明使用pytorch框架，实现对MNIST手写数字数据集的训练和识别。重点是，自己手写数字，手机拍照后传入电脑，使用你自己训练的权重和偏置能够识别。数据预处理过程的代码是重点。分析要识别自己用手在纸上写的数字，从特征上来看，手写数字相比于普通的电脑上的数字最大的不同就是数字的边缘会发生不同幅度的抖动。而且，在MNIST数据集中的数字是边缘为黑色的，然后数字是不同灰度的白色的，如下所示：在数据集中

Qyun_lucky_star·2023-04-02 03:21

第一周：实现mnist手写数字识别

参考：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/116920825一、环境配置python3.6.13，TensorFlow2.4.0-gpu，cuda11.0，cudnn8.0.5二、前期准备1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gp

乔山_·2023-04-02 02:35

图像分类模型 I. 从LeNet到ResNet

LeNetLeNet是最早发布的卷积神经网络，取得了与SVM性能相媲美的效果，广泛应用于ATM数字识别。

gnudennis·2023-04-01 14:20

Day1 #100DaysofMLCoding#

2018-8-6个人前置条件：已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%，tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%

MWhite·2023-03-31 15:49

用PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别

资源下载：用Pytorch实现MNIST数据集的手写数字识别介绍资源-CSDN文库手写数字识别是一项相当普遍的应用，因为在现实生活中，我们经常需要对手写数字进行识别，例如在邮政服务中，我们需要对邮件上的邮政编码进行识别

小小怪物·2023-03-31 14:19

盘点Python那些简单实用的第三方库

geoip2库（IP检测功能）3、freegames库（免费小游戏）4、jionlp库（解析地址信息）5、pyqrcode库（生成二维码）6、barcode库（生成条形码）7、pywhatkit库（生成手写体

哈桑c·2023-03-31 11:17

NNIST手写体CNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

b站up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe两层卷积层:torch.nn.Conv2d+最大池化+Flatten激活函数：ReLU交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss优化器：optim.Ad

不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

基于卷积神经网络CNN的分类研究，基于卷积神经网络的手写体识别

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络CNN手写体识别基本结构主要参数MATALB代码结果图展望背影现在生活

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-03-30 12:54

【几种石印本】定山堂古文小品、古事比、虞初新志

此三为手写体石印古籍的代表，唯书工的字体不同耳。定山堂古文小品，清龚鼎孳的文章选辑。龚与吴伟业、钱谦益并称江左三大家，文学史上有其位置。但龚鼎孳风评较劣，盖因“气节沦丧，风流放荡”之故。

zizaihei·2023-03-29 20:09

LeNet5详细原理（含tensorflow版源码）

它是由YannLeCun等人在1998年提出的，主要用于手写数字识别任务。Lenet5的网络结构由七个层组成，包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。

爱笑的男孩。·2023-03-29 07:44

1-手写数字识别-pytorch版本（从csv文件读取数据）

1介绍本文对手写数字识别进行分类，数据使用csv格式，版本使用pytorch版本，模型自己搭建。

王小葱鸭·2023-03-29 07:07

PaddlePaddle学习之数字识别

正文之前本文纯粹是为了记笔记而生，同时也算是对官方文档的代码的验证，如果有朋友遇到问题可以来找我讨论。内容是官方文档的精简版。另外，还有一个大佬写的关于paddle的教程:《PaddlePaddle从入门到炼丹》十一——自定义图像数据集识别正文当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"HelloWorld"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是MNIST数据库上的手写识别问题。

张照博·2023-03-28 10:40

基于python的BP神经网络——kaggle手写数字识别

环境操作系统：CentOS6.864位Python版本：Python3.4.1Python模块：Numpy，csv，time原理BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之

王_呵呵·2023-03-28 09:09

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