手写识别

Keras导入Mnist数据集出错解决方案

Mnist数据集导入出错在进行Mnist手写识别的项目中，出现了Mnist数据集下载出错的问题，报出以下错误：Exception:URLfetchfailureonhttps://s3.amazonaws.com
qq_37587850·2020-08-14 14:05

人脸识别的原理主要是什么，基于卷积神经网络的

卷积神经网络是一种多阶段全局可训练的人工神经网络模型，可以经过少量预处理，甚至从原始数据中学习到抽象的、本质的和高阶的特征，在车牌检测、人脸检测、手写识别和目标跟踪等领域得到了广泛的应用。
人工智能和大数据时代·2020-08-14 01:26

贪心科技机器学习训练营（二）

：贪心学院，https://www.zhihu.com/people/tan-xin-xue-yuan/activities写文章交作业这次训练营的讲的是knn我先找下文章回忆下KNN算法KNN实现“手写识别
润森·2020-08-13 22:52

莫烦大大keras的Mnist手写识别（5）----自编码

一、步骤：导入包和读取数据数据预处理编码层和解码层的建立+构建模型编译模型训练模型测试模型【只用编码层来画图】二、代码：1、导入包和读取数据#导入相关的包importnumpyasnpnp.random.seed(1337)#forreproducibilityfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportModel#采用通用模型fromke
weixin_33842328·2020-08-12 13:36

自制手写数字程序密码锁

这是和我的第一篇MNIST数字手写识别的进阶，其实数字手写密码锁是17年五六月份左右的我们小组应该做的小组任务，但是带我们任务的学长比较忙，也由于其他原因，我们小组内没有人真正完成手写数字密码锁，只是实现了用
足各小兑·2020-08-11 15:46

k-邻近算法学习笔记

目录k-邻近算法概述kNNpydemo手写识别系统1将图像转化为测试数据2handwriting测试代码总结1k-邻近算法概述采用测量不同特征值之间的距离进行分类。优点精度高；对异常数据不敏感。
戈阿四·2020-08-11 15:02

哈佛大学《CS50 Python人工智能入门》公开课 (2020)

哈佛《CS50Python人工智能入门》课程(2020)课程介绍本课程探讨现代人工智能基础上的概念和算法，深入探讨游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的思想。
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:44

模式识别和机器学习 笔记 第一章Introduction

第一章introduction首先举了一个手写识别的例子，介绍了机器学习的基本概念：训练集、测试集合、训练阶段/学习阶段、泛化能力(generalization)、特征选择/抽取、监督式学习、分类、回归
iteye_14216·2020-08-11 03:57

densenet tensorflow 中文汉字手写识别

densenet中文汉字手写识别，代码如下：importtensorflowastfimportosimportrandomimportmathimporttensorflow.contrib.slimasslimimporttimeimportloggingimportnumpyasnpimportpicklefromPILimportImageimporttensorflowastf
djph26741·2020-08-11 03:41

KNN算法 第二章 Pandas & sklearn 机器学习实战 Machine Learning in action

改进约会网站的配对效果2.1数据准备：从文本中解析数据2.2数据可视化：散点图2.3数据处理：归一化数值2.4构建KNN模型对测试集前10个样本进行预测寻找测试样本的K-近邻2.5模型使用：构建可用系统3.KNN实现手写识别系统
RPG_Zero·2020-08-11 02:12

模式识别和机器学习 笔记

第一章introduction首先举了一个手写识别的例子，介绍了机器学习的基本概念：训练集、测试集合、训练阶段/学习阶段、泛化能力(generalization)、特征选择/抽取、监督式学习、分类、回归
chinaliping·2020-08-11 02:07

基于RBF简单的matlab手写识别

GetFeature.m%将图像分为25块，计算每一块的空白部分所占比例functiondata=GetFeature(I)[row,col]=find(I==0);%返回数字的上下左右的边界I=I(min(row):max(row),min(col):max(col));%截取手写数字图像，使其紧包含数字边界，不包含多余的空白imwrite(I,'您手写的字.bmp','bmp');%保存截取后
风翼冰舟·2020-08-10 08:37

“手写识别”实例介绍

手写识别: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
dsjdjsa·2020-08-10 06:04

使用zinnia库进行中文手写识别

研究手写识别的时候看到了zinnia，就进行了测试，存在问题是zinnia书写依赖笔画顺序，而且没有找到更多的可以用于训练的数据。zinnia介绍zinnia是一个基于svm的开源的手写识别库。
风斜夜·2020-08-10 06:55

Mnist手写识别项目常见问题及解决方法

环境搭建问题1：在VisualStudio2019中的“扩展”管理中搜索不到“AI工具”解决方法：因为“AI工具”插件不支持VisualStudio2019，卸载VisualStudio2019，重新安装VisualStudio2017，并在“工具”的“扩展和更新”中搜索。Mnist项目问题1：执行命令“pythonmnist.py”时出错如下：解决方法：图片显示的错误是，文件只下载完成三个文件，
牛队长·2020-08-10 03:37

TensorFlow DNN 实现MNIST数字识别（初版）

#coding:utf-8#手写识别importtensorflowastf#MNIST数据集相关的常数INPUT_NODE=784#输入层的节点数。
-麦_子-·2020-08-10 02:46

AI应用开发实战 - 手写算式计算器

本文的应用是基于前文“手写识别应用入门”中的基础应用进行扩展实现的。本文将通过这一案例，展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程，以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程。
weixin_34337381·2020-08-09 00:07

神经网络 手写识别例子 matlab实现

ModelrepresentationLoaddataandsetparametersVisualizedataTrainparametersRandominitializeThetaCostFunctionTrainPredictModelrepresentation作为例子模型，神经网络有三层，一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。在手写数字识别中，输入是20*20的图片像素值，因此输入层除偏差
AlmostFree·2020-08-05 20:37

MNIST数据集基于朴素贝叶斯分类器的手写识别

一、实验目的  熟悉和掌握贝叶斯分类器的概念、原理、算法实现。并利用朴素贝叶斯分类器对MNIST手写数字数据集进行分类，理解训练流程和分类原理。二、实验原理  贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记（选择后验概率最大的那一类）。不难发
Bug_Programmer·2020-08-04 06:04

基于pytorch的MNIST数据集cnn手写识别，新手范例

基于pytorch的MNIST数据集cnn手写识别，新手范例importtorchastfromtorch.autogradimportVariableasVfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.datasetsim
tiaotiaowa111·2020-08-04 01:04

零基础用TensorFlow玩转Kaggle的“手写识别”

这是一个TensorFlow的系列文章，本文是第二篇，在这个系列中，你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlow的使用，并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。文章将尽量用平实的语言描述、少用公式、多用代码截图，总之这将是一份很赞的入门指南。今天将用TensorFlow实现一个手写数字识别功能，来展示TensorFlow如何用神经网络实现对图片的识别。google也为入门
PeterBishop0·2020-08-03 22:15

PyTorch ------GoogLeNet卷积神经网络实现mnist手写体识别

计划将所有的经典模型使用pytorch在搞一遍接上一篇NIN现实mnist手写识别使用经典模型GoogLeNet模型实现相同的功能GoogLeNet论文原文地址GoogLeNet简介GoogLeNet是
Kallen_man·2020-08-03 19:55

PyTorch ------NIN(NetworkInNetwork)卷积神经网络实现mnist手写体识别

接上一篇VGG实现mnist手写识别使用NIN经典模型实现相同的功能今天介绍的是NIN(NetworkInNetwork)原文地址传送门正在考虑找个时间把论文翻一下,有同样想法的小伙伴吗,一起搞事情这个模型有两个创新点
Kallen_man·2020-08-03 19:55

DAS 2020 Keynote Speech | 深度学习时代的 OCR

本次研讨会中有不少精彩的内容，今天向大家重磅推荐来自华南理工大学金连文老师的keynoteSpeech：OpticalCharacterRecognitioninDeepLearningEra.金老师对手写字符识别（尤其是汉字手写识别
我爱计算机视觉·2020-08-03 11:16

PyTorch ------AlexNet卷积神经网络实现mnist手写体识别

接上一篇LeNet现实mnist手写识别使用经典模型AlexNet实现相同的功能先简单介绍一下,今天的主角,重燃神经网络辉煌的的模型AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者
Kallen_man·2020-08-03 10:03

pytorch—CNN卷积神经网络实现mnist手写体识别

接上篇文章的线性模型是一个实验,这次使用pytorch实现神经网络LENET5手写识别MNIST卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性
Kallen_man·2020-08-03 10:03

PyTorch ------VGG卷积神经网络实现mnist手写体识别

-接上一篇AlexNet现实mnist手写识别使用经典模型VGGNet模型实现相同的功能先简单介绍一下,今天的主角VGGNet,曾获得2014年ImageNet亚军原论文地址传送门上图看看VGGNet系列模型的结构
Kallen_man·2020-08-03 10:03

机器学习实战 支持向量机

后会回顾第1章中手写识别的例子，并考察其能否通过SVM来提高识别的效果2.基于最大间隔分隔数据支持向量机优点：泛化错误率低，计算开销不
Colin1245·2020-08-03 07:38

[机器学习]支持向量机及其应用---手写识别系统（SMO算法）

感知机支持向量机理论线性可分支持向量机线性支持向量机非线性支持向量机常见核函数SMO算法支持向量机的应用手写识别系统应用背景工具选择转换样本数据将txt文本转换为arff文件算法执行使用测试数据测试模型好坏与
mapw1993·2020-08-03 05:20

分类问题：SVM实现手写识别系统

#coding=utf-8fromnumpyimport*fromtimeimportsleepimportmathdefselectJrand(i,m):#i表示alpha的下标，m表示alpha的总数j=iwhile(j==i):j=int(random.uniform(0,m))#简化版SMO，alpha随机选择returnjdefclipAlpha(aj,H,L):#辅助函数，用于调整al
sevieryang·2020-08-03 03:21

深度学习常见主流经典算法概述(二)（CNN的本质，以LeNet为例）

3.1LeNet概述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，因为这个东西手写识别都能商用化了结构如图第一个问题
吴家征·2020-08-03 03:49

kernel-platt-smo 利用核函数处理手写识别问题

利用核函数处理手写识别问题fromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltclassoptStruct:"""建立的数据结构来保存所有的重要值"""def__init
pisunk·2020-08-03 02:47

基于Aforge的手势识别之二~~~单点手势识别

本文把Aforge的运动识别与前面介绍的手写识别融合在一起，实现单个手指的手势识别。下图演示了本文代码运行的结果，图片有点大，请稍候。。。
咪当我系欧巴·2020-08-02 20:10

【APP】跑个题，我今天是来安利两个数学APP的

第一个是用来手写识别的，能识别的内容包括但不限于字母啊，数字啊，希腊字母啊，加减乘除啊，积分符号啊，微分符号啊，求和求积啊……重点是，支持Latex复制和导出啊有木有（该功能可能需要内购），妈妈再也不用担心我
nbShawnLu·2020-08-01 10:31

【Android】灵云手写离线识别使用说明

注册使用灵云的手写识别功能需要先在官网上进行注册应用。官网地址注册比较简单，就不做过多介绍了，注册完应用以后，在后台创建自己的应用，创建完应用以后需要给应用开通对应的手写功能。
pheonix0992·2020-07-31 21:05

机器学习-PCA降维、去噪（4.2）

目录一.高维数据向低维数据映射二.实现自己封装的PCA三.scikit-learn中的PCA四.降噪手写识别的例子一.高维数据向低维数据映射m个样本，映射到k维主成分分析得到前k个方向的矩阵Wk，W第一行是最重要的
moonbaby1·2020-07-31 18:48

成语词典有声版

选择语音AI的技术提供方掌握API的使用项目从appcompat迁移到androidx处理权限问题一、语音AI技术提供方在百度和讯飞之间做了比较，因为之前使用了百度的文字识别技术，而且还会再用到手写识别
Amoy阿磊·2020-07-31 16:38

《模式识别与智能计算》基于PCA的模板匹配法

不能运行手写识别程序。但是你要下载成功此数据：下载：《模式识
MissXy_·2020-07-31 14:32

TensorFlow DNN 以库函数的方式实现MNIST手写识别

本文将以库函数的方式实现MNIST手写识别，共三个程序。第一个是mnist_inference.py，它定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数。
-麦_子-·2020-07-30 20:25

tiny-dnn库初识

主流模型的示例很完整，示例有手写识别、图片分类等常用的深度学习示例。简单了解下代码组织，我们从两方面去看这个库算很完整了。1、可以支持自定义的网络结构stati
&捕风的汉子&·2020-07-30 19:50

【项目10】python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站

一、数据集目前国内有很多优秀的中文手写识别数据集。例如：北京邮电大学模式
六毛吧·2020-07-30 12:17

《机器学习实战》第2章课后题——手写识别系统

学后面几张的时候卡住了，然后突然想回头再自己写一遍课后习题，毕竟第一遍有点对着书敲的意味。果不其然，自己回头重写总会有的地方有问题。第二章是用的KNN算法，优点是精度高（结果看来的确很高），对异常值不敏感（我觉得是因为KNN算法要选出与当前距离最小的k个点，异常值肯定在很后面，所以根本排不上号），无数据输入假定（没能理解这个），缺点是计算复杂度高，空间复杂度高，这两点好理解。fromnumpyim
爱唱歌的瓜皮·2020-07-29 23:52

微软的Project Ink Analysis让开发人员可以将手写识别添加到他们的应用程序中

微软已经在Windows10下提供了手写识别功能，作为其整体WindowsInk支持的一部分。CognitiveServicesVisio
qq_42364914·2020-07-29 23:18

python实现手写笔迹，手写识别，语音识别，语音生成

文章目录1,先说思路2，实现截图3，祭出源代码1,先说思路1，应该实现对于手写笔迹的记录，生成字迹截图1.1怎么实现呢？在定点和移动中的鼠标所在处画一条线，鼠标按住移动的话，线也会跟着移动使用一个列表保存所有移动过的点，然后要画线的时候，循环遍历列表，依次画出列表中点到定点之间的线即可。把所有相邻两个点之间都画一条线，就能断断续续连成鼠标的痕迹了。当鼠标按住移动然后松开的时候，往保存所有移动过的点
lidashent·2020-07-29 20:26

通通WPF随笔（4）——通通手写输入法（基于Tablet pc实现）

从我在博客园写第一篇博客到现在已经有1年半了，我的第一篇博客写的就是手写识别，当时，客户需求在应用中加入手写输入功能，由于第三方的手写输入法都无法定制界面，所以领导决定自主开发，所以我就很简单地基于Tabletpc
Jlins·2020-07-29 18:00

脑洞神器Creator手写识别组件，三分钟上手！

这两天有两位伙伴，通过微店购买了Shawn的数字大冒险，在此感谢大家的支持！抱歉的是该工程没有文档，不少朋友是看中了其中的手写数字识别功能，在此我录制了一段小视频，可以帮助你快速上手手写数字识别组件的用法。Shawn这个数字识别其实并不是真的识别的数字，而是匹配的事先录入的坐标轨迹，看那一个张的像。除了做数字识别，我们还可以用来做比如写字母、画符、攻击、发大招...，这让我想起一个非常牛逼的游戏N
Creator星球·2020-07-29 15:58

如何利用 C# + KDTree 实现 K 最邻近算法？

在本篇图文中，我们一步步地构造使用K最邻近分类器的手写识别系统。为了简单起见，这里构造的系统只能识别数字0到9，如下图所示。
老马的程序人生·2020-07-29 07:25

tensorflow 实现kaggle手写识别Digit Recognizer（二）卷积神经网络

1.先将42000条训练数据分为训练集（40000条）和开发集（2000条），使用训练集训练出一个卷积神经网络模型，使用开发集测试模型性能，准确率达到98%2.将所有的训练数据作为训练集来训练该卷积神经网络模型，再预测28000条待测试的数据，上传后准确率达到0.979853.训练过程中，使用tf.train.Saver类保存模型参数，再在预测时加载模型importnumpyasnpimportt
zhuzuwei·2020-07-29 03:56

K-近邻算法（三）：手写识别系统

K-近邻算法：手写识别系统案例介绍案例流程收集数据准备数据测试数据查看结果结果分析K-近邻算法总结介绍前两篇学习中，我们已经对KNN算法的分类器有了基础的认识，今天我们继续实践它的另一个案例—手写识别系统
漫步码生·2020-07-28 22:34

实现单层静态双层RNN对MNIST数据集的手写识别

环境搭建：jupyternotebook、python3.5、TensorFlow1、导入库和数据：importtensorflowastfimportpylabfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("../MNIST_data/",one_hot=True)结果
ilovewsx·2020-07-28 00:45
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