手写数字识别第5页

keras深度学习框架通过卷积神经网络cnn实现手写数字识别

昨天通过keras构建简单神经网络实现手写数字识别，结果在最后进行我们自己的手写数字识别的时候，准确率堪忧，只有60%。今天通过卷积神经网络来实现手写数字识别。

luffy5459·2023-08-31 08:32

keras深度学习框架通过简单神经网络实现手写数字识别

今天介绍的手写数字识别实验，主要是熟悉keras搭建神经网络的流程，以及大体的思路。现如今，手写数字识别实验的代码各种各样，对于初学者而言，我们需要的

luffy5459·2023-08-31 08:30

机器学习——手写数字识别

0、：前言这篇文章能够帮助你从数据到模型的整个过程实现不过至于安装第三方库等基础问题，本文不涉及，因为确实不难，搜一搜一大把本此实验运行环境为jupyter，当然通过pycharm也是可行的1、数据：手写数字共5000组数组其中一共有0-9，10组数据，每一组中有500张对应的手写数字的图片数据资料：链接：https://pan.baidu.com/s/1gTi-0xjDjbVUK_p_AzkZr

疋瓞·2023-08-31 05:57

RK3588部署自写手写数字识别模型

大致流程-------------------------------------------------------------------------------------------------------首先搭建好rknn_toolkit环境-->转化为rknn模型--------------------------------------------------------------

warren@伟_·2023-08-29 13:45

计算机视觉-LeNet

目录LeNetLeNet在手写数字识别上的应用LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用LeNetLeNet是最早的卷积神经网络之一。

ZhangJiQun&MXP·2023-08-29 08:09

手写数字识别之网络结构

目录手写数字识别之网络结构数据处理经典的全连接神经网络卷积神经网络手写数字识别之网络结构无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 18:51

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

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

手写数字识别系统之数字提取

引言所谓数字分割就是指将经过二值化后的图像中的单个数字区域进行提取的过程。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。数字分割的方法数字分割的方法相当多，主要有以下几种：基于直方图的分割此类方法就是对每行和每列黑色像素数进行统计，生成行直方图和列直方图，并采用某种阈值选取法分别对图像进行行列分割。这种方法简单快速，对于按矩阵分布的规则数字的分割效果

waruqi·2023-08-27 07:12

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

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

【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

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

[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

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

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）

完整代码地址：Paddle_MNIST_Classification如果对你有帮助，请⭐️一下。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。但实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和

Le0v1n·2023-08-15 05:36

【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

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

深度学习：使用卷积神经网络CNN实现MNIST手写数字识别

引言本项目基于pytorch构建了一个深度学习神经网络，网络包含卷积层、池化层、全连接层，通过此网络实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，

智慧医疗探索者·2023-08-10 15:37

MachineLearningWu_14/P65-P69_Multiclass

x.1Multiclass多分类问题对于分类问题，往往指的是二分类问题，而对于二分类的decisionboundary较为简单，而实际生活中会有很多问题是多分类问题，例如MNIST手写数字识别，从特征空间上来看

樱木之·2023-08-10 08:26

(九)人工智能应用--深度学习原理与实战--前馈神经网络实现MNST手写数字识别

目标:识别手写体的数字，如图所示:学习内容:1、掌握MNIST数据集的加载和查看方法2、熟练掌握Keras建立前馈神经网络的步骤【重点】3、掌握模型的编译及拟合方法的使用，理解参数含义【重点】4、掌握模型的评估方法5、掌握模型的预测方法6、掌握自定义图片的处理与预测实现步骤:1)下载MNIST数据集2)加载、查看数据集3)数据预处理、建立前馈神经网络模型4)模型的编译、训练及评估5)识别测试集上的

张小凡vip·2023-08-09 18:20

【Pytorch+torchvision】MNIST手写数字识别

深度学习入门项目，含代码详细解析在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训，10,000张用于测试。图像是灰度（即通道数为1），28x28像素，并且居中的，以减少预处理和加快运行。目录1.整体代码2.代码解析2.1参数设置2.2数据集2.3查看测试数据2.4定义卷积神经网络

S0ybean·2023-08-09 09:46

基于深度学习的手写数字识别算法Python实现

手写数字识别更是深度学习入门的经典案例，学习和理解其背后的原理对于深度学习的理解有很重要的作用。本文将采用深度学习中的卷积神经网络来训练手写数字识别模型。

程序员奇奇·2023-08-09 08:38

365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别

365天深度学习训练营中的学习记录博客参考原作者：K同学啊|接辅导、项目定制●难度：新手入门⭐●语言：Python、tensorflow要求：1、清楚tensorflow的训练基本流程2、实现mnist手写数字识别一

weixin_43175664·2023-08-09 08:38

2019-04-25 3层前向神经网络&输出层设计&手写数字识别

Day41.三层神经网络（forwardpropagation）importnumpyasnpfromactivation_functionsimportidentity_function,sigmoidfromperceptronimportMulti_Layered_PerceptronclassNeuralNetwork(Multi_Layered_Perceptron):network={

BA蓬莱传说·2023-08-09 06:46

rv1126移植并部署自写手写数字识别模型

首先搭建好rknntoolkit以及rknpu环境-->MNIST->https://github.com/warren-wzw/MNIST-pytorch.git大致流程生成rknn文件-----------------------------------------------------------------------------------------1：进入dockerdockerr

warren@伟_·2023-08-09 01:15

机器学习的分类模型评价方法

ConfusionMatrix受试者工作特征曲线：receiveroperatingcharacteristic(ROC)curve分类模型评价方法评估分类器（分类模型）相对于评估回归器通常要复杂，本篇以MNIST数据集的手写数字识别分类为例

连连斯基·2023-08-07 17:32

pytorch学习——如何构建一个神经网络——以手写数字识别为例

目录一.概念介绍1.1神经网络核心组件1.2神经网络结构示意图1.3使用pytorch构建神经网络的主要工具二、实现手写数字识别2.1环境2.2主要步骤2.3神经网络结构2.4准备数据2.4.1导入模块

一只小百里·2023-08-06 19:35

用C语言构建一个数字识别卷积神经网络

卷积神经网络的具体原理和对应的python例子参见末尾的参考资料2.3.这里仅叙述卷积神经网络的配置,其余部分不做赘述，构建和训练神经网络的具体步骤请参见上一篇:用C语言构建一个手写数字识别神经网路卷积网络同样采用简单的三层结构

Midas-Zhou·2023-08-06 14:04

PyTorch搭建神经网络

1.12.1PyTorch官方文档PyTorch中文文档PyTorch中搭建并训练一个神经网络分为以下几步：定义神经网络定义损失函数以及优化器训练：反向传播、梯度下降下面以LeNet-5为例，搭建一个卷积神经网络用于手写数字识别

header-files·2023-08-06 07:05

TensorFlow搭建神经网络

TensorFlow官方文档中文版TensorFlow中搭建并训练一个神经网络分为以下几步：定义神经网络配置损失函数以及优化器训练：反向传播、梯度下降下面以LeNet-5为例，搭建一个卷积神经网络用于手写数字识别