手写体

【毕业设计_课程设计】手写数字识别系统的设计实现（源码+论文）

本项目旨在论述并设计实现一个自由手写体
m0_71572237·2022-12-20 13:14

0002深度学习初体验-基于Tensorflow and Keras 实现卷积神经网络(CNN-AlexNET)实现CIFAR图像训练

这项由YannLeCun等完成的开创性工作自1988年以来多次成功迭代之后被命名为LeNet5，被应用于手写体的识别。
SherlockNHB·2022-12-20 07:30

机器学习（六）支持向量机（SVM）

目录1.间隔与支持向量1.1线性可分1.2支持向量1.3最大间隔超平面2.对偶问题2.1拉格朗日乘子法2.2SMO算法2.3SMO算法代码实现3.核函数4.SVM实例（手写体数字识别）5.实验总结支持向量机
Ag11·2022-12-19 13:03

Tensorflow MNIST手写体识别多层卷积神经网络程序实现

看了我的上篇文章相信小伙伴们已经知道了，废话不多说直接给出实现程序（对了，先给小伙伴们把Tensorflow中文网站的这一节链接分享一下，里面有对每一步及其程序的解读）http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.htmlimporttensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_d
迷彩侠·2022-12-19 08:45

【python】机器学习算法(KNN)入门——手写数字识别

手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通过识别手写体图片来判断数字因为数字类别是0——9，所以是十分类问题那今天博主就来教大家探索手写数字的识别环境使用:Python3.8Pycharm第三方模块使用:
魔王不会哭·2022-12-18 14:26

基于BP神经网络的数字识别系统仿真,带GUI界面

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述OCR（OpticalCharacterRecognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像
我爱C编程·2022-12-17 11:32

matlab 二维gabor代码,gabor变换代码matlab

然后将每个......基于矩和Gabor变换的手写体汉字识
图灵的追随者·2022-12-17 08:54

卷积神经网络计算题试题_卷积神经网络算法实例

CNN在手写体识别取得最好的效果，[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别，效果也非常不错。
邵天兰·2022-12-17 07:04

智科模式识别期末大课设：多种方法对数据集进行手写数字识别（数据集：MINIST）

请大家下载70000个样本的MNIST数据集（“手写体数字70000.zip”，28*28像素），60000个用于训练，10000个用于测试！！！
华电第一深情·2022-12-16 13:15

由mnist引发的思考，pytorch中的交叉熵误差函数nn.CrossEntropy做了什么？

文章目录引入实验一实验二结论引入在MNIST手写体实验中，关于在交叉熵损失函数计算误差时，神经网络输出为10个，当标签设置为何种情况时才能满足交叉熵损失函数的计算公式，来探究这个问题。
LiterMa·2022-12-16 13:14

经典卷积神经网络-LeNet（pytorch实现）

LeNet模型的详细介绍三、LeNet-5代码实现一、LeNet的基础概念LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络
安安喜乐·2022-12-16 02:09

中文自然语言处理--TextCNN文本分类（keras实现）

提到卷积神经网络（CNN），相信大部分人首先想到的是图像分类，比如MNIST手写体识别。
糯米君_·2022-12-16 00:52

通过多层感知机实现MNIST手写体识别

1.问题描述通过MNIST内含有60000个数据进行训练的图像（train），图片为28*28的像素矩阵，并定义一个三层的多层感知机。经过训练，最终可以对测试的数字图像又较为准确的识别。2.数据导入由于要用到MNIST中的图像，我可以利用keras.datasets直接导入MNIST中的数据，包括输入集和输出集。importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplot
兰大第一ikun·2022-12-15 13:35

pytorch生成式对抗网络GAN【二】：DCGAN生成MNIST手写体

pytorch生成式对抗网络GAN【二】：DCGAN1、DCGAN的生成器2、DCGAN的鉴别器3、训练过程4、小结DCGAN使用了卷积网络来实现生成器和鉴别器，在生成器中所使用的反方向的卷积过程比较粗犷，但确实有效，使用DCGAN生成的图片质量要高于原始的GAN。论文地址：DCGAN1、DCGAN的生成器在DCGAN中，生成器G由如下的结构组成：一个线性层将输入的随机数组映射成一定深度的特征图。
hdmstxjtu·2022-12-15 01:50

基于pytorch的dcgan网络的mnist手写体生成（附百度云整个工程文件夹）

文章目录引言generator网络结构部分discriminator网络结构部分train代码训练情况遇到的问题完整工程代码引言cgan全称是ConditionalGenerativeAdversarialNets，简单来说就是条件生成-对抗网络。可以控制网络生成我们所需要的指定类型的图片，比如一般的GAN网络只能生成没有规律的手写数据体，但是CGAN可以生成我们想要的具体数字。由于DCGAN中加
HNU_刘yuan·2022-12-15 01:49

DCGAN例子学习-MNIST 手写体数字生成

参考代码：https://github.com/FacelessManipulator/keras-dcgan/blob/master/dcgan.py参考文章：https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）最早由IanGoodfellow在201
gjq246·2022-12-15 01:14

tensorflow学习笔记（十一）：DCGAN生成手写体数字（MNIST）

文章目录一、DCGAN简介二、主要函数三、项目实战一、DCGAN简介DCGAN是将CNN与GAN的一种结合，这是第一次在GAN中使用卷积神经网络并取得了非常好的结果，弥合CNNs在监督学习和无监督学习之间的差距，其将卷积网络引入到生成式模型当中来做无监督的训练，利用卷积网络强大的特征提取能力来提高生成网络的学习效果。结构如下：具体理论知识参考：GAN的系列经典模型讲解。二、主要函数1、tf.lay
陈小虾·2022-12-15 01:43

生死看淡，不服就GAN（五）----用DCGAN生成MNIST手写体

搭建DCGAN网络#***************************************生死看淡，不服就GAN**************************************************************"""PROJECT:MNIST_DCGANAuthor:EphemeropteraDate:2018-4-25QQ:605686962Reference:
Ephemeroptera·2022-12-15 01:12

潦草手写体也能轻松识别，快速提取文字不用愁

而对于复杂的手写体识别需求，业界识别质量却参差不齐。
·2022-12-14 14:37

机器学习——支持向量机

机器学习——支持向量机基础概念最大间隔与分类线性可分间隔硬间隔软间隔最大间隔拉格朗日乘子法与对偶问题SMO算法与对偶问题高维映射核函数代码实现SMO算法的代码实现使用SVM实现手写体数字识别总结定义：支持向量机
摆脱咸鱼·2022-12-14 01:15

基于MATLAB手写体数字识别程序设计

基于MATLAB手写体数字识别程序设计手写体识别由于其实用性，一直处于研究进步的阶段，本文主要针对的是对0-9十个手写数字体脱机识别，在Matlab中对样本部分为进行16特征的提取，分别采用最小距离法，
话外仙子·2022-12-13 22:26

神经网络入门（手写体的识别torch+jupyter+Mnist数据集）

前言：本文记录一下深度学习的学习过程，之前虽然看过很多次相关的项目，但是一直没有养成记录的好习惯，就导致了边学边忘的后果，写这边博客就是为了记录一下自己的学习过程，加深一下对神经网络搭建流程的印象。数据集的选择，因为本文就是一篇入门级的博客，所以这里数据集选择的是mnist数据集，相对简单、易懂。话不多说，直接上代码：第一步：直接导入mnist数据集，并打印看看结果结果如下：可以看出，mnist数
萌新小白一只·2022-12-12 16:47

CNN 用于手写体的识别

文章目录一、卷积神经网络（CNN）基本概念二、CNN基本模块1.输入层2.卷积层3.池化层4.ReLU层(非线性激活函数)5.全连接层三、CNN用于手写体识别网络结构四、CNN用于手写字体识别代码理解一
pomodoro_m·2022-12-11 22:00

【人工智能】实验一：基于MLP的手写体字符识别

这个算是个记录吧，这个是黑龙江大学-马吉权老师的人工智能课，这个老师听说科研很好，但是他交的就是有点云里雾里，主要是概念，没有实际代码，令人感叹，不过没有期末考试，还挺好过的。----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
LMGhost·2022-12-11 12:52

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

Softmax实现多分类交叉熵（CrossEntropy）Softmax与逻辑回归的联系GPU加速运算原理使用Keras框架实现Softmax多分类代码实现相关测试图片MNIST数据集MNIST数据集为手写体数字的数据集
Aroundchange·2022-12-10 21:39

TensorFlow实现卷积神经网络、深度神经网络识别手写体

大家可以看看是否对自己有帮助http://www.captainbed.net/luanpeng因为比较好奇不同神经网络的效果差异，分别使用卷积神经网络、浅层神经网络、深度神经网络来识别手写体，以下给出三种方法的代码
小白白白又白cdllp·2022-12-09 21:27

python bp神经网络 mnist_使用tensorflow实现BP神经网络的Mnist手写体识别

【python—tensorflow】神经网络实现Mnist手写体的识别#先导入识别所需要的包importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist
weixin_39611382·2022-12-09 09:11

基于残差网络的手写体数字识别实验

目录二、基于残差网络的手写体数字识别实验1.模型构建残差单元残差网络的整体结构2.没有残差连接的ResNet18模型训练模型评价3.带残差连接的ResNet18模型训练模型评价4.与高层API实现版本的对比实验二
ZodiAc7·2022-12-09 09:38

HBU_神经网络与深度学习 实验9 卷积神经网络：基于两种经典卷积神经网络的手写体数字识别实验

目录写在前面的一些内容一、基于LeNet实现手写体数字识别实验1.数据数据预处理2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、基于残差网络的手写体数字识别实验？
ZodiAc7·2022-12-09 09:07

机器学习（三）使用神经网络识别手写体数字

机器学习（三）使用神经网络识别手写体数字实验内容：使用sklearn.neural_network.MLPClassifier类实现手写数字图片识别MPLClassifier是一个有监督学习算法，MPL
Did然·2022-12-08 17:34

python sklearn MLP多层感知器 手写字识别

pythonMLP多层感知器手写字识别手写识别是常见的图像识别任务，计算机通过手写体图片来识别出图片中的字，与印刷字体不同的是，不同人的手写体风格迥异大小不一，造成了计算机对手写识别任务的一些困难数字手写体识别由于其有限的类别
Rankiy·2022-12-07 17:19

pytorch搭建网络模型实战-LeNet5

神经网络模型训练步骤1、数据2、模型3、损失函数4、优化器5、迭代训练6、保存模型基本上所有的网络训练过程都可以按这种过程来实现这里以简单的LeNet-5识别手写体数字为例，让大家看到训练的完整流程：importtorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDat
HopeTiger_only1·2022-12-07 15:55

深度学习技术助力古籍数字化：AI 大批量识别准确率高达95%

一、新基建带来新机遇，OCR技术发展的三大方向OCR是光学字符识别(OpticalCharacterRecognition)的缩写，指利用机器将图像中手写体或印刷体的文本转换为
深兰深延AI·2022-12-06 23:36

【机器学习】python实现KNN模型识别手写题数字

这回讲一讲如何利用python构建KNN模型源码并实现识别手写体数字。
二十不忘·2022-12-06 15:10

KNN分类算法案例：手写数字图片识别代码实现及测试

²数据集包括数字0-9的手写体。²每个数字大约有200个样本。²每个样本保持在一个txt文件中。
qq_38220914·2022-12-06 15:39

（学习笔记01）MNIST手写数字的识别（tensorflow + CPU）

MNIST数据集介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28像素×28像素的灰度图像(1通道)，各个像素的取值在0到255之间
stan4everr·2022-12-06 06:32

rnn--重新温习实现MNIST手写体识别

文章目录题目问题CrossEntropy'bool'objectisnotiterable常见函数作用代码运行结果总结题目'''Description:rnn--重新温习实现MNIST手写体识别Autor
365JHWZGo·2022-12-06 06:31

python bp神经网络包_Python搭建BP神经网络测试mnist数据集

mnist数据集官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/mnist数据集是一个被广泛应用(“嚼烂”)的手写体数字数据集，包含60000个训练样本及10000个测试样本，以字节形式存储
weixin_39984442·2022-12-06 04:20

基于BP神经网络进行手写体识别（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述字符识别长期以来都是采用传统的识别方法,对印刷体字符的识别率一般只是稳定在96%左右,未能进一步提高,而对手写体字符的识别,其研究还处于探索阶段,
wlz249·2022-12-05 18:24

深度学习的 helloworld -- 基于 tensorflow 实现的 MNISIT数字手写体识别

1.MNIST数据集的下载及其介绍下载地址为：点击打开链接内容：下载下来的数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。每一个MNIST数据单元有两部分组成：一张包含手写数字的图片和一个对应的标签。训练数据集的图片是mnist.train.images，训练数据集的标签是mnist.train.labels。每一张图片包含
tkzc_csk·2022-12-05 02:06

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

目录5.4基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1模型构建5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.3带残差连接的ResNet185.4.4与高层API实现版本的对比实验5.4基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络
HBU_David·2022-12-04 09:42

SVM支持向量机实验（基于SVM的手写体数字识别）

文章目录最大间隔与分类对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件二次规划SMO核函数软间隔与正则化支持向量回归实现SMO算法处理小规模数据集简化版SMO算法利用完整PlattSMO算法加速优化在复杂数据上应用核函数基于SVM的数字识别实验总结最大间隔与分类线性模型：在样本空间中寻找一个超平面，将不同类别样本分开。当数据点在二维平面上时，分隔超平面是一条直线。若数据集是三维的，分隔数据的即为一个平面。高
gjy_hahaha·2022-12-04 07:32

卷积神经网络以LeNet网络为例的手写体识别

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录卷积神经网络卷积过滤器池化实战：手写体识别准备数据集torchvision构建LeNet模型训练函数模型保存、读取和测试功能函数训练前准备、数据加载
LiterMa·2022-12-03 18:09

【深度学习】常用网络总结

..自己手打总结文档，囿于能力，挂一漏万，如有笔误请大家指正~NameYearBackgroundNovelPerformanceRefer注LeNet1994CNN模型鼻祖卷积结构参数共享池化层用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络
Coco恺撒·2022-12-03 18:53

pytorch09实践（刘二大人）

今天跟着刘老师继续学习pytorch第九节课，这节课主要将的是多分类问题，而刘老师在课件中举的例子是MNIST数字手写体识别这个入门但是很经典的数据集。
chenzeyu940717·2022-12-03 16:42

pytorch深度学习入门之多层全连接神经网络

介绍篇前面一章我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器，更多的情况神经网络适合使用在更加复杂的情况，比如图像分类的问题，下面我们用深度学习的入门级数据集MNIST手写体分类来说明一下更深层神经网络的优良表现
谁陪你落日流年·2022-12-03 15:17

JAX学习笔记

JAX学习笔记1.安装环境2.基础知识2.1.random2.2.grad函数和DeviceArray属性2.3.vmap自动向量化3.小项目3.1.XOR功能3.2.线性回归3.3.MNIST手写体识别
我是小z呀·2022-12-03 09:24

[深度学习-实践]BP神经网络的Helloworld(手写体识别和Fashion_mnist)

前言原理部分请看这里[深度学习-原理]BP神经网络Tensorflow2实现一个简单的识别衣服的例子数据集Fashion_mnist，此数据集包含10类型的衣服（‘T-shirt/top’,‘Trouser’,‘Pullover’,‘Dress’,‘Coat’,‘Sandal’,‘Shirt’,‘Sneaker’,‘Bag’,‘Ankleboot’）训练数据是60000条，大小是28x28测试数据
茫茫人海一粒沙·2022-12-02 19:24

深度学习——LeNet的实现（笔记）

1.LeNet是用来分辨手写体的数字的，分辨出来是哪个数字的可能性。用到的数据集是MNIST先用卷积层来学习图片的空间信息，用池化层降低图片的敏感度。最后用全连接层转换为类别的空间，转换为10类。
jbkjhji·2022-12-01 04:28

吴恩达机器学习课后作业ex3（python实现）

手写体“1”到“9”的类别分别标为1-9，“0”被标记为10。这里先随机抽取100个手写体绘图出来查看。
糖醋web排骨·2022-12-01 00:54
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