手写体数字识别

1.3.2 手写数字识别之网络结构

文章目录概述数据处理一、经典的全连接神经网络二、卷积神经网络概述前几节我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。
一条大蟒蛇6666·2023-08-28 10:32

数字识别之---介绍损失函数

损失函数：是模型优化的目标，用于在众多参数取值中，识别最理想的取值。损失函数的计算在训练过程的代码中，每一轮模型训练的过程都相同，分为如下三步：1.先根据输入数据正向计算预测输出2.在根据预测值和真实值计算损失3.最后根据损失反向传播梯度并更新参数损失函数的选择：不同的深度学习任务需要有各自适宜的损失函数。如，在房价预测模型中，输入是13个x来预测房价，即输出是y。这个任务显而易见是属于回归任务。
与其在风雨中逃避，不如在雷电中舞蹈·2023-08-28 10:01

svm手写数字识别python_SVM之Mnist手写数字识别

哈！，看到这个名字就知道这篇文章不会讲太多原理的了网上有各种关于大侠拍桌救其爱人的故事解释了SVM原理，这里我就不过多阐述了还是给个链接：两个链接相辅相成一个解释直观原理(几何图形层面)，一个解释抽象原理(数学公式层面)。数学皆是如此，比如学初学线性代数时，大家都会感叹这都tm是些啥玩意儿？学这东西有啥用呀？为什么会有矩阵这种恶心的东西呀？当大家慢慢深入了解其几何原理后(直观理解的一种)，然后大家
weixin_39620037·2023-08-28 10:31

手写数字识别c语言作业,10 行代码，实现手写数字识别

识别手写的阿拉伯数字，对于人类来说十分简单，但是对于程序来说还是有些复杂的。不过随着机器学习技术的普及，使用10几行代码，实现一个能够识别手写数字的程序，并不是一件难事。这是因为有太多的机器学习模型可以拿来直接用，比如tensorflow、caffe，在python下都有现成的安装包，写一个识别数字的程序，10几行代码足够了。然而我想做的，是不借助任何第三方的库，从零开始，完全自己实现一个这样的程
芬格尔mkq0~~·2023-08-28 10:00

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)概述分类任务的损失函数
aiAIman·2023-08-28 10:59

【手写数字识别】之优化算法

1.前提条件在优化算法之前，需要进行数据处理、设计神经网络结构2.设置学习率学习率代表参数更新幅度的大小，即步长。当学习率最优时，模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad和AdamSGD：随机梯度下降算法，每次训练少量数据，抽样偏差导致的参数收
m0_60093126·2023-08-28 10:59

手写数字识别之损失函数

目录交叉熵手写数字识别之损失函数分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵的简单理解：真实分布与非真实分布的交叉，完全对应，熵为0交叉熵的代码实现交叉熵给定一个策略,交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值
ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 10:58

Android智能识别 - 实现思路

1.实现思路1>：新建项目，然后拷贝jniLibs目录到项目中；2>：配置CMakeList文件；2.银行卡数字识别如果是扫描银行卡，就需要把银行卡放到那个扫描的方框区域中，这种情况的话：获取银行卡区域方法就可以省略
世道无情·2023-08-27 18:07

红绿灯识别、倒计时识别（毕业设计）

交通标志识别本项目使用YOLO模型，并在对数字信号灯进行数字识别时采用opencv算法。
阿利同学·2023-08-27 11:32

手写数字识别系统之数字提取

数字分割在数字识别中是一个必不可少的关键步骤，只有能够将数字进行准确的提取，才能将其一一识别。
waruqi·2023-08-27 07:12

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集

文章目录CIFAR10数据集介绍1.数据的下载2.修改模型与前面的参数设置保持一致3.新建模型4.从数据集中分批量读取数据5.定义损失函数6.定义优化器7.开始训练8.测试模型9.手写体图片的可视化10
Want595·2023-08-26 10:11

你有多久没有提笔写字了？

语录手写体征集活动语录手写体征集活动无意中点开看到手写体征集活动，想着自己已经许久没有提笔安静地写一回字了，于是内心激动果断参与！看着打印好的A4纸，我颤抖着提笔霎时间无从下手无措至极，实在惭愧！
Clare九酒·2023-08-25 11:10

跑手写数字识别代码时，出现 NameError：name ‘transform‘ is not defined错误

跑手写数字识别代码时，出现NameError：name‘transform’isnotdefined错误这个错误并不是因为代码开头没导入相关包，而是在data_train=datasets.MNIST(
yuukai·2023-08-25 10:23

解决No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘，含所有所需文件包

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、分析二、解决方案前言该问题出要出现在用input_data函数导入数据的时候出现，我是在做mnist手写体识别，下载好数据后
源先生·2023-08-25 09:17

数据集收集列表（opencv,机器学习，深度学习）持续更新

opencv车牌识别数据集opencv手写数字识别数据集机器学习PimaIndians数据集，下载地址
玩转AI·2023-08-24 19:55

机器学习实战—MNIST手写体数字识别

MNIST（官方网站）是非常有名的手写体数字识别数据集，在Tensorflow的官方网站里，第一个就拿它来做实战讲解，咱们也以此作为开始的项目。
RunningSucks·2023-08-24 19:54

opencv-信用卡数字识别-模板匹配ocr

#myutils.pyimportcv2defsort_contours(cnts,method="left-to-right"):reverse=Falsei=0ifmethod=="right-to-left"ormethod=="bottom-to-top":reverse=Trueifmethod=="top-to-bottom"ormethod=="bottom-to-top":i=1b
W_en丶·2023-08-24 17:11

机器学习导论--2.机器学习业务基础及架构详解

几个重要概念的理解8.分类和回归问题9.初识机器学习分类10.机器学习处理问题步骤框架二.机器学习分类1.监督学习2.非监督学习3.半监督学习4.强化学习5.迁移学习6.总结三.机器学习经典案例---手写体识别四
溯水襄陵_·2023-08-24 07:24

opencv 案例实战01-停车场车牌识别实战

车牌自动识别系统应用的主要技术图像处理相关技术一维条形码相关技术二维数字识别码相关技术三维立体识别码相关技术以及IC卡识别相关技术车牌识别的技术难点误定位一直是汽车牌照定
玩转AI·2023-08-24 07:54

【Python机器学习】实验16 卷积、下采样、经典卷积网络

文章目录卷积、下采样、经典卷积网络1.对图像进行卷积处理2.池化3.VGGNET4.采用预训练的Resnet实现猫狗识别TensorFlow2.2基本应用5.使用深度学习进行手写数字识别卷积、下采样、经典卷积网络
Want595·2023-08-23 17:31

走进大模型

上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型
·2023-08-22 18:04

OpenCV图像矫正技术深入探讨

这些都是因为拍摄者总不可能100%正确地拍摄好图片，这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好，才能进一步做后面的处理，比如数字分割啊数字识别啊，不然歪歪扭扭的文字数字，想识别出来估
金戈鐡馬·2023-08-22 04:19

久违的存折

存折最长的是我1996年刚上班的时候办理的工商银行的存折，当时所有内容都是手写的，这么长时间了，存折都发黄了，而那些手写体还依然清晰地跃然纸上，这张存折一直用了十年，到2006年以后就再也没有用过，折上还有
奋发春风cw·2023-08-21 00:59

【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络（PyTorch实现）

卷积层C2（4）池化层S2（5）卷积层C3（6）线性层F1（7）线性层F21.数据的下载2.定义模型3.新建模型4.从数据集中分批量读取数据5.定义损失函数6.定义优化器7.开始训练8.测试和保存模型9.手写体图片的可视化
Want595·2023-08-20 15:06

计算机竞赛 卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4
Mr.D学长·2023-08-20 06:16

第P1周：实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2.13.0一、前期工作：1、导入数据集导入库importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiontorch：PyTorch库，用于张量操作和深度
风筝超冷·2023-08-19 20:09

基于随机森林的手写体数字识别，基于RF的手写体数字识别，基于RF的MNIST数据集分类识别

目录背影摘要随机森林的基本定义随机森林实现的步骤基于随机森林的MNIST数据集分类识别代码下载链接：随机森林的手写体数字分类识别，随机森林的MNIST手写体数据集分类识别，卷积神经网络的手写体数字识别（
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-18 22:11

[oneAPI] 手写数字识别-GAN

[oneAPI]手写数字识别-GAN手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel
星码·2023-08-18 09:56

[oneAPI] 手写数字识别-VAE

[oneAPI]手写数字识别-VAEoneAPIVAE模型实现手写数字识别任务定义使用包定义参数加载数据VAE模型与介绍训练过程结果比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel
星码·2023-08-18 09:56

书写数字识别（C++ 、 KNN 、openCV）

目录前言什么是KNN？opencv中的类mat类：point类：size类：生成训练图片生成XML文件测试前言前段时间在工作中用到一些图像处理的内容，功能不算太难，但却是我第一次使用opencv库、第一次用c++写工程（老c了）、第一次接触KNN算法，还是很有纪念意义的，所以今天在这里记录一下，也算是重新巩固一遍做过的内容。说到图像处理大家肯定都会想到opencv，没错！作为一个专门为图像处理而生
耳朵东先生·2023-08-18 05:45

百度飞浆实战-手写数字识别

目录参考建模过程1、数据加载和预处理2、模型的网络设计和开发模型组网3、模型训练代码实战1、打开aistudio找到项目参考视频教程PaddleAPIDOC建模过程1、数据加载和预处理飞桨框架帮助我们将MNIST数据集进行了内置数据集名称：MNIST数据集官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist训练样本量：60,000张验证样本量：10,000张单个样本形状：(28,
Blueeyedboy521·2023-08-17 17:15

卷积神经网络全解：（AlexNet/VGG/ GoogleNet/LeNet/卷积/激活/池化/全连接）

卷积神经网络，ConvolutionNeuralNetwork卷积计算公式：N=（W-F+2p）/s+11经典网络按照时间顺序1.1LeNetLeNet是YannLeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务
会害羞的杨卓越·2023-08-17 07:41

[oneAPI] 手写数字识别-BiLSTM

[oneAPI]手写数字识别-BiLSTM手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel
星码·2023-08-17 06:09

[oneAPI] 手写数字识别-LSTM

[oneAPI]手写数字识别-LSTM手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel
星码·2023-08-17 06:08

[oneAPI] 手写数字识别-卷积

[oneAPI]手写数字识别手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel
星码·2023-08-17 06:36

美味在街道与宫殿飘扬——法国美食体验（3）

此酒吧因过于本地化，以至于服务员的英语都不太标准，望着用手写体
抚琴听水·2023-08-16 23:30

Keras库入门教程

在本教程中，我们将通过一个简单的手写数字识别实例来介绍Keras的基本用法。安装Keras首先，确保已经安装了Python（建议使用3.6或更高版本）。接下来，可以使用pip或cond
元尘yc·2023-08-16 15:54

opencv-进阶05 手写数字识别原理及示例

下面以手写数字识别为例进行简单的介绍。假设我们要让程序识别图20-2中上方的数字（当然，你一眼就知道是“8”，但是现在要让计算机识别出来）。
玩转AI·2023-08-16 14:12

复现基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计

来源雪天鱼基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计【持续更新】_雪天鱼的博客-CSDN博客一、设计思路1、输入28x28的图片，非png格式，而是txt格式，将图片数据进行量化，存入到txt文件当中
eachanm·2023-08-16 14:39

LeNet中文翻译

本文回顾了应用于手写字符识别的各种方法，并在标准手写数字识别任
緈福的街口·2023-08-16 13:18

自己动手制作人工神经网络0x4：实际训练

接下来的内容，是关于如何实际应用之前编写的ANN，来完成手写数字识别的任务。准备首先，需要下载数据集，以用于训练和测试。这里使用缩小版的mnist数据集。训练集有100条数据，测试集有10条数据。
御史神风·2023-08-16 11:43

[PaddlePaddle] [学习笔记] [上] 手写数字识别（Warning:: 0D Tensor cannot be used as ‘Tensor.num、全流程、softmax、问题）

1.概述我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。
Le0v1n·2023-08-15 05:36

[PaddlePaddle] [学习笔记] [下] 手写数字识别（VisualDL、可变学习率、动静转换、动态图、静态图、jit、jit.save、jit.load、paddle、保存模型、读取模型）

1.概述从前几节的训练看，无论是波士顿房价预测任务还是MNIST手写字数字识别任务，训练好一个模型不会超过10分钟，主要原因是我们所使用的神经网络比较简单。
Le0v1n·2023-08-15 05:36

2019年1月4日 kin71 韵律蓝猴

本来想都集中在goodnotes这个笔记里面，但是那里木有钟爱的娃娃手写体，所以只好又回到Mori,来完成这样的手账。图片发自App
天秤座蓝鹰·2023-08-14 21:14

MNIST数据集知识合集

torchvision.datasets加载MNIST数据集可视化（即转换成.jpg/.png之类的文件）疑惑—datasets.mnist和datasets.MNIST问题—download=False运行报错搭建CNN用于数字识别认识
PleaseBrave·2023-08-14 01:18

【深度学习_TensorFlow】调用keras高层API重写手写数字识别项目

写在前面上一阶段我们完成了手写数字识别项目的构建，了解了网络构建、训练、测试的基本流程，但是对于一些常见的操作，因其使用过于频繁，实际上并无必要手动实现，而早已被封装为函数了。
畅游星辰大海·2023-08-13 07:49

iOS 浏览器 自动将数字识别为电话号码

场景在公司的活动页中，iOS版本中自动将7位数字识别为了电话号码。且添加超链接，可以点击拨打。导致用户体验不好。解决方案在H5页面增加标签，标签如下：上面的标签表示关闭自动识别手机号。
风吟空城·2023-08-12 18:19

OpenCV实例（八）车牌字符识别技术（二）字符识别

车牌字符识别技术（二）字符识别1.字符识别原理及其发展阶段2.字符识别方法3.英文、数字识别4.车牌定位实例1.字符识别原理及其发展阶段匹配判别是字符识别的基本思想，与其他模式识别的应用非常类似。
小幽余生不加糖·2023-08-12 15:53

海思ss928部署手写数字识别模型

大致流程---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型转换---------------------------------------------------------------------------
warren@伟_·2023-08-11 22:06

算能BM1684X部署手写数字识别模型

大致流程---------------------------------------------------------------参考《sophon-sail_zh》移植步骤------------------------------------------------------------------------首先搭建好自己的网络模型，并导出为onnx格式--具体可以参照-->GitHu
warren@伟_·2023-08-11 22:05
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