手写数字识别

深度学习—Pytorch—手写数字识别 ：将MINIST数据集中的手写字体图片按照标签分类，分别保存到本地，并记录数量

注意：这里使用的是Pytorch，没有安装将无法使用本方法废话不多说，上代码：importosfromtorchvisionimportdatasets#输入文件地址id1=input("请输入MNIST文件存放的地址，如果您还没有下载该文件，请输入任意文件夹名称，将会自动下载MNIST：")id2=input("请输入存放图片文件夹名称,该文件夹默认存放于本文件同级目录下：")#判断输入的文件地
12580_d969·2023-08-06 04:22

卷积神经网络实现MNIST手写数字识别 - P1

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：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子目录环境步骤环境设置引用需要的包设置
好名让狗申请了·2023-08-05 17:03

【深度学习_TensorFlow】手写数字识别

手写数字识别作为入门级深度学习项目，因此本篇文章重点梳理代码流程，对于不成系统的知识点，我将放在本篇文章讲解，对于系统的知识点，我将其整理为单独的文章，这些文章为本
畅游星辰大海·2023-08-05 02:48

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

7900本开源电子书，微信搜索【K同学啊】关注这个分享干货的博主。本文GitHubhttps://github.com/kzbkzb/Python-AI已收录，有Python、深度学习的资料以及我的系列文章。我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2数据和代码：【传送门】来自专栏：【深度学习100例】一、前期工作1.设置GP
K同学啊·2023-08-03 18:29

LeNet卷积神经网络-笔记

的计算公式为下面格式基于paddle飞桨框架构建测试代码#输出结果为：#[validation]accuracy/loss:0.9530/0.1516#这里准确率为95.3%#通过运行结果可以看出，LeNet在手写数字识别
hsg77·2023-08-03 15:58

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码原始测试图片为255X252的图片因为是极简方案采用的是线性回归模型，所以预测结果数字不一致本次预测的数字是[[3]]测试结果：PSE:\project
hsg77·2023-08-02 19:35

深度学习：使用全连接神经网络FCN实现MNIST手写数字识别

1引言本项目构建了一个全连接神经网络(FCN)，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，梯度下降等。
智慧医疗探索者·2023-08-02 17:55

[Pytorch]手写数字识别——真·手写！

2023/7/31，几乎所有代码都有对应的注释，帮助初学者理解dataset、dataloader、transform的封装，初步体验调参的过程，初步掌握opencv、pandas、os等库的使用，纯手撸手写数字识别项目
雕雀桑·2023-08-01 11:45

基于卷积神经网络的手写数字识别

学号：17020110019姓名：高少魁【嵌牛导读】在深度学习领域，手写数字识别是一个较为基础的案例，笔者通过深度学习框架pytorch，使用卷积神经网络设计了一个基本的网络结构，使用MINST数据集作为实验数据集
Clearlovekui9·2023-07-31 17:53

用C语言构建一个手写数字识别神经网络

(原理和程序基本框架请参见前一篇"用C语言构建了一个简单的神经网路")１．准备训练和测试数据集从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载手写数字训练数据集,包括图像数据train-images-idx3-ubyte.gz和标签数据train-labels-idx1-ubyte.gz.分别将他们解压后放在本地文件夹中，解压后文件名为train-images-idx3-u
Midas-Zhou·2023-07-30 22:06

人工智能TensorFlow MNIST手写数字识别——实战篇

上期文章TensorFlow手写数字-训练篇，我们训练了我们的神经网络，本期使用上次训练的模型，来识别手写数字（本期构建TensorFlow神经网络代码为上期文章分享代码）http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/0、插入第三方库fromPILimportImage#处理图片importtensorflowastfimportnumpyasnp1、图片处理函数
人工智能研究所·2023-07-30 12:57

详解mnist数据集进行手写数字识别-tensorflow入门

mnist数据集进行手写数字识别–tensorflow入门载入并准备好MNIST数据集查看训练集和测试集数据预处理将这些值缩小至0到1之间，然后将其馈送到神经网络模型构建模型设置层编译模型损失函数优化器指标训练验证模型在模型训练期间
高小秋·2023-07-29 20:12

Matlab：神经网络实现手写数字识别

如今人工智能发展的时代，机器学习有着不可或缺的地位，而其中最为突出的模型该属于神经网络。从提出神经网络开始，历经感知机、人工神经网络、BP神经网络、进化神经网络、卷积神经网络、图神经网络等，不断的深入到众多的研究领域中，比如利用神经网络训练参数、图像识别、文本处理、图像分割、分类预测、特征提取、语音识别等，在每一个领域都发挥着它的作用。本文主要介绍BP神经网络，至于卷积神经网络感兴趣的可以看看动手
秋刀鱼程序编程·2023-07-26 14:54

python与深度学习(七):CNN和fashion_mnist

可以搭建和手写数字识别的
菜yuan~·2023-07-25 19:46

基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别matlab仿真

本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字识别算法，通过训练自编码器对MNIST数据集进行特征提取和降维，对提取的特征进行分类识别。该算法在MNIST数据集上表现良好，并且具有
简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

首先，我们将介绍MNIST数据库的基本信息和手写数字识别的背景，然后分别介绍SVM、LDA和决策树的基本原理和数学模型，并对比它们在
简简单单做算法·2023-07-25 15:31

python与深度学习(六):CNN和手写数字识别二

目录1.说明2.手写数字识别的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-07-24 19:10

python与深度学习(五):CNN和手写数字识别

目录1.说明2.卷积运算3.填充4.池化5.卷积神经网络实战-手写数字识别的CNN模型5.1导入相关库5.2加载数据5.3数据预处理5.4数据处理5.5构建网络模型5.6模型编译5.7模型训练、保存和评价
菜yuan~·2023-07-24 19:09

python与深度学习(三):ANN和fashion_mnist

可以搭建和手写数字识别的
菜yuan~·2023-07-24 18:33

手写数字识别Minst(CNN)

文章目录手写数字识别网络结构加载数据集数据集可视化CNN网络结构训练模型保存模型和加载模型测试模型手写数字识别网络结构网上给出的基本网络结构：然而在本数据集中，输入图不是1*32*32，是1*28*28
Keep--Silent·2023-07-24 01:11

怎样利用VGG实现手写数字识别？

VGG可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷积(3×3)，其网络架构如下图所示：VGGNet使用的全部都是3x3的小卷积核和2x2的池化核，通过不断加深网络来提升性能。VGG可以通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。在tf.keras中实现VGG模型，首先来实现VGG块，它的组成规律是：连续使用多个相同的填充为
传智教育·2023-07-21 05:15

PyTorch训练RNN, GRU, LSTM：手写数字识别

文章目录pytorch神经网络训练demoResult参考来源pytorch神经网络训练demo数据集：MNIST该数据集的内容是手写数字识别，其分为两部分，分别含有60000张训练图片和10000张测试图片图片来源
阿正的梦工坊·2023-07-19 22:32

[深度学习入门]什么是神经网络？[神经网络的架构、工作、激活函数]

目录一、前言二、神经网络的架构——以手写数字识别三、神经网络的工作1、单输入单输出感知器函数2、二维输入参数3、三维输入参数四、激活函数1、激活函数2、ReLU激活函数3、非线性激活函数（1）二输入二输出的神经网络的架构
TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:08

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战
菜yuan~·2023-07-18 20:37

第五章 神经网络与手写体识别

全局最小和局部最小5.5其他常见神经网络5.5.1RBF网络5.5.2ART网络5.5.3SOM网络5.5.4级联相关网络5.5.5Elman网络5.5.6Boltzmann机5.6深度学习5.7实验：手写数字识别第五章神经网络
Keep--Silent·2023-07-17 23:01

吴恩达ML2022-用于手写数字识别的神经网络

1用到的包导入在这个分配过程中需要的所有包。Numpy是使用Python进行科学计算的基本软件包。Matplotlib是在Python中绘制图形的流行库。tensorflow是一种流行的机器学习平台。importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.l
KAY金·2023-07-16 09:51

机器学习实验-BP神经网络的实现

手写字体（2）手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。利用sklearn来训练一个简单的全连接神经网
Tancy.·2023-07-15 20:11

基于tensorflow2、CNN的手写数字识别项目

手写数字识别实战——基于tensorflow2、CNN项目说明该手写数字识别实战是基于tensorflow2的深度学习项目，使用tensorflow自带的MNIST手写数据集作为数据集，使用了CNN网络
写代码的蟹老板·2023-07-14 23:10

基于深度学习的手写数字识别项目GUI（Deep Learning Project – Handwritten Digit Recognition using Python）

一步一步教你建立手写数字识别项目，需要源文件的请可直接跳转下边的链接：AllprojectDeepLearningProject–HandwrittenDigitRecognitionusingPython
Svan.·2023-07-14 22:52

PyTorch训练简单的全连接神经网络：手写数字识别

文章目录pytorch神经网络训练demo输出结果来源pytorch神经网络训练demo数据集：MNIST该数据集的内容是手写数字识别，其分为两部分，分别含有60000张训练图片和10000张测试图片神经网络
阿正的梦工坊·2023-07-13 20:51

深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别

一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊二、我的环境电脑系统：Windows10语言环境：Python3.10.7编译器：colab在线编译深度学习环境：Pytorch三、前期工作1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=gpus[0]tf.conf
风筝超冷·2023-06-24 09:49

手写数字识别Python+TensorFlow+CNN卷积神经网络【完整代码系统】

一、介绍手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。
　子午·2023-06-23 07:29

手写数字识别Python+TensorFlow+CNN卷积神经网络【完整代码系统】

一、介绍手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。
·2023-06-20 14:47

基于opencv的svm方法手写数字识别（python）

）3.roi提取4.将图片压缩为28*28格式5.完整代码第三个程序：测试环境配置语言：python平台：pycharm库：cv2numpykeras（这个需要先安装fensorflow库）写在前面：手写数字识别
乌鸦向北·2023-06-19 10:24

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和softmax函数输出层的神经元数量手写数字识别
CaraYQ·2023-06-18 18:09

深度学习笔记1——CNN识别黑白手写数字

模型架构搭建Softmax函数和CrossEntropy损失函数Adam优化器构造数据迭代器训练、验证、测试模型训练结果可视化摘要本文将介绍CNN的开山之作——LeNet-5卷积神经网络；并且实现导入MNIST手写数字识别数据集
自宅警备喵·2023-06-18 18:36

【深度学习】tensorflow 卷积神经网络 实现手写数字识别

激活函数：tf.nn.relu(features,name=None)features:卷积后加上偏置的结果return:结果卷积层：tf.nn.conv2d(input,filter,strides=,padding=,name=None)计算给定4-Dinput和filter张量的2维卷积input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float
♚人间海·2023-06-18 18:35

CNN卷积神经网络实现手写数字识别（基于tensorflow）

1.1卷积神经网络简介文章目录1.1卷积神经网络简介1.2神经网络1.2.1神经元模型1.2.2神经网络模型1.3卷积神经网络1.3.1卷积的概念1.3.2卷积的计算过程1.3.3感受野1.3.4步长和参数量1.4卷积神经网络的全过程图示1.5模型训练与结果分析(含代码)卷积网络的核心思想是将：局部感受野权值共享（或者权值复制）时间或空间亚采样卷积神经网络（ConvolutionalNeur
机器herry_y·2023-06-18 18:32

机器学习 day16（前向传播算法，Tensorflow的实现代码）

1.手写数字识别的神经网络模型为简单起见，仅区分手写0和1，并用8*8的像素矩阵，共有64个像素（特征），展开写成向量x，即该神经网络模型的输入特征向量x的维数为64，设该模型有两层隐藏层，第一个隐藏层有
丿罗小黑·2023-06-18 10:28

手把手教你解决Tensorflow 2.0以上版本No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘（附带数据包）

里面是没有examples.tutorials这个包，做手写数字识别的时候就会出现报错Nomodulenamed‘tensorflow.examples.tutorials‘下面是我的解决方法！
沐沐不是沫·2023-06-17 10:49

[PyTorch][chapter 41][卷积网络实战-LeNet5]

模型，总结一下卷积网络搭建，训练的整个流程目录：1：LeNet-52:卷积网络总体流程3：代码一LeNet-5LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络，由YannLeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题
明朝百晓生·2023-06-17 06:15

【深度学习】2-4 神经网络-手写数字识别

在实现对手写数字图像的分类，可以先假设学习已经全部结束，我们使用学习到的参数，先实现神经网络的“推理处理”。该处理也称为神经网络的前向传播。和求解机器学习问题的步骤(分成学习和推理两个阶段进行)一样使用神经网络解决问题时，也需要首先使用训练数据(学习数据)进行权重参数的学习;进行推理时，使用刚才学习到的参数，对输入数据进行分类。MNIST数据集MNIST是机器学习最有名的数据集之一，被应用于从简单
loyd3·2023-06-16 22:13

【深度学习】2-5 神经网络-批处理

批处理时要注意对应维度的元素个数要一致关于之前手写数字识别的例子：用图表示，可以发现，多维数组的对应维度的元素个数确实是一致的。此外，还可以确认最终的结果是输出元素个数为10的一维数组。
loyd3·2023-06-16 22:13

Python深度学习-MNIST数据集

MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集，包含了大约60000张训练集图片和10000张测试集图片，每张图片
Lightning-py·2023-06-16 21:59

吴恩达471机器学习入门课程2第2周——手写数字识别（0到9）

手写数字识别的神经网络0-91、导包2、ReLU激活函数3-Softmax函数4-神经网络4.1问题陈述4.2数据集4.2.1可视化数据4.3模型表示批次和周期损失(cost)4.4预测使用神经网络来识别手写数字
贰拾肆画生·2023-06-16 20:35

【PyTorch 深度学习实战】基于RNN & LSTM 实现 MNIST手写数字识别 (附源代码 | 详解) | 附：解决Jupyter无法启动问题No module named‘resource‘

“多想某天突然醒来，妈妈在做饭，爸爸喊我起床，然后我告诉他们：我做了一个很长的梦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家
追光者♂·2023-06-16 18:30

基于python的Keras库构建的深度神经网络手写数字识别模型

目录①导入所需的库②加载手写体数据集，将数据集分为训练集和测试集③数据预处理④构建模型⑤编译模型⑥训练模型⑦使用测试集进行验证⑧输出模型准确率和时间消耗完整代码如下：①导入所需的库从Keras库中导入mnist数据集、Sequential模型、Dense、Flatten、Conv2D、MaxPooling2D层以及np_utils工具。fromkeras.datasetsimportmnistfr
一片叶子在深大·2023-06-15 22:33

使用 LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统（内含源码）

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：【图像分类】基于OpenVINO实现PyTorchResNet50图像分类如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话，还望大家多多支持呀！欢迎大家✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏文章目录前言一、LeNet简介二、环境搭建2.1部署本项目时所用环境2.2LabVIEW工
virobotics·2023-06-15 20:15

LabVIEW中使用unet快速实现图像分割

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：使用LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统（内含源码
virobotics·2023-06-15 20:42

卷积神经网络基本原理及手写数字识别Pytorch实现

卷积神经网络属于前馈网络的一种，同全连接前馈网络一样可以视为一个函数。与后者最大的区别是：卷积神经网络多了卷积层与池化层，因此卷积神经网络也具有提取局部特征的优越性。1卷积作为一个通信工程的学生，对于卷积定是不会陌生。总的来说，卷积可以用一句话总结：系统当前的输出不仅与当前的输入有关，还与过去的输入有关。1.1一维卷积为时刻的系统输出为滤波器，也称为卷积核滤波器的长度为1.2二维卷积由于卷积神经网
iwuqing·2023-06-14 08:12
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