数字识别第10页

PyQt5+ResNet实现手写数字识别GUI

项目专栏：【图像分类PyQt5】教程专栏《导航目录贴》带你深入学习图像分类实战经验文章目录前言一、PyQt5+ResNet实现手写数字识别GUI二、ResNet介绍2.1ResNet的优点2.2ResNet

海洋.之心·2023-04-08 17:47

F.5【性能优化模型压缩】VisualDL 2.0应用升级--基于「手写数字识别」模型的全功能展示

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性

汀、人工智能·2023-04-08 05:02

利用paddlepaddle进行手写数字识别

因为百度的AIStudio平台提供了免费的GPU算力,而且帮我配好了运行环境，只不过需要使用paddlepaddle这个框架，我就打算顺便在学习paddlepaddle的同时完成lintcode上面的刷题任务。题目描述题目链接MNIST是计算机视觉领域的“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这种手写图像的经典数据集已经成为基准分类算法的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍

有点大的青椒·2023-04-07 12:16

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

人生苦短，我用pythonKNN可以说是最简单的分类算法之一同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。python安装包+资料:点击此处跳转文末名片获取环境使用:Python3.8Pycharm第三方模块使用:Scikit-learn（以前称为scikits.l

蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

Pytorch实现MNIST手写数字识别及利用.pth文件进行模型推理

Pytorch实现MNIST手写数字识别及利用.pth文件进行模型推理1.模型训练及测试的基本流程及代码2.利用最后保存的.pth参数进行模型推理2.1模型推理的意义2.2推理代码1.模型训练及测试的基本流程及代码导入相关的包

何必羞涩·2023-04-07 07:50

经典卷积神经网络模型盘点

该网络在当时的一个主要应用场景是手写数字识别。该

Wang Dachui·2023-04-07 04:15

K近邻算法(KNN)及案例（Python）

目录1算法简介2算法计算步骤3代码实现补充知识点：K近邻算法回归模型4案例：手写数字识别模型4.1手写数字识别原理4.1.1图像二值化4.1.3距离计算4.2代码实现5图像识别原理简介5.1图片大小调整及显示

QYiRen·2023-04-04 13:50

深度学习-第T1周——实现mnist手写数字识别

深度学习-第T1周——实现mnist手写数字识别深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、归一化4、可视化图片5、调整图片格式四

Prime's Blog·2023-04-04 12:08

深度学习-第T2周——彩色图片分类

深度学习-第T2周——彩色图片分类深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、归一化4、可视化图片四、构建简单的CNN网络五

Prime's Blog·2023-04-04 12:08

Anaconda的安装教程及关联PyCharm

小方别慌呀·2023-04-04 00:37

图像识别技术解析：手写数字识别（二）

在计算机视觉（CV）运用方面使用的主流技术之一是卷积网络（CNN），本文通过从一篇经典的论文构建一个卷积网络模型，然后使用手写数字识别的程序来对比测试模型预测能力并分析结果。

m0_49380401·2023-04-03 22:10

机器学习实战项目3--使用keras实现MNIDT数据集手写数字识别

这是机器学习训练营的第三个项目Q1：神经网络中的常用激活函数及其导数Q2:使用Keras实现MNIDT数据集手写识别answer1:1.详见http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9486500.html(1)什么是激活函数激活函数（2）常用的线性激活函数有哪些sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数sigmoid函数sigmoid函数一般不常作为非线性激活函数，因为

strive鱼·2023-04-03 06:49

chatgpt-4生成代码，看这一篇就够了

chatgpt-4生成代码，看这一篇就够了cursor示例pythondbscan聚类voronoi图像分割手写数字识别圆柱绕流matlab表白程序常微分方程常微分方程组2048小游戏C/C++正则表达式匹配删除有序数组中的重复项

zhl-handsome·2023-04-02 15:13

Tensorflow手写数字识别

一.MNIST数据集当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"HelloWorld"。就好比编程入门有HelloWorld，机器学习入门有MNIST。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。为了便于下载MNIST数据集，执行下面的python代码【需要提前安装好te

神之凝视·2023-04-02 04:26

经典数据集-手写数字识别pytorch

pytorch经典数据集-手写数字识别一、什么是MNIST？

m0_64892604·2023-04-02 04:21

手写数字识别实例

一、MNIST数据集和DBRHD数据集简介MNIST数据集MNIST数据集下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/minst/该数据集包含0-9的手写体图片数据集，并且图片已经归一化为以手写数字为中心的2828规格的图片。MNIST数据集由训练集和测试集组成，训练集由60000个手写体图片及对应标签，测试集有10000个手写体图片及对应标签。1）MNIST数据集中的每个图片

chpryw·2023-04-02 04:07

手写数字识别

说明手写数字识别是作为学习神经网络和深度学习最基础的实践项目。这篇博文里的代码均来自《神经网络与深度学习》一书。在network.py中虽然只有短短的七十多行代码，但代码压缩紧密，看起来比较费劲。

Qyun_lucky_star·2023-04-02 04:02

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别、手写学号识别实验报告

本文分别提出了基于PyTorch框架和ReLU函数的TwoLayerNet（两层神经网络）手写数字识别算法和基于TensorFlow框架和Keras的卷积神经网络手写数字识别算法。

沂水寒城·2023-04-02 04:57

手写数字识别（识别纸上手写的数字）

说明使用pytorch框架，实现对MNIST手写数字数据集的训练和识别。重点是，自己手写数字，手机拍照后传入电脑，使用你自己训练的权重和偏置能够识别。数据预处理过程的代码是重点。分析要识别自己用手在纸上写的数字，从特征上来看，手写数字相比于普通的电脑上的数字最大的不同就是数字的边缘会发生不同幅度的抖动。而且，在MNIST数据集中的数字是边缘为黑色的，然后数字是不同灰度的白色的，如下所示：在数据集中

Qyun_lucky_star·2023-04-02 03:21

第一周：实现mnist手写数字识别

参考：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/116920825一、环境配置python3.6.13，TensorFlow2.4.0-gpu，cuda11.0，cudnn8.0.5二、前期准备1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gp

乔山_·2023-04-02 02:35

图像分类模型 I. 从LeNet到ResNet

LeNetLeNet是最早发布的卷积神经网络，取得了与SVM性能相媲美的效果，广泛应用于ATM数字识别。

gnudennis·2023-04-01 14:20

Day1 #100DaysofMLCoding#

2018-8-6个人前置条件：已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%，tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%

MWhite·2023-03-31 15:49

用PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别

资源下载：用Pytorch实现MNIST数据集的手写数字识别介绍资源-CSDN文库手写数字识别是一项相当普遍的应用，因为在现实生活中，我们经常需要对手写数字进行识别，例如在邮政服务中，我们需要对邮件上的邮政编码进行识别

小小怪物·2023-03-31 14:19

LeNet5详细原理（含tensorflow版源码）

它是由YannLeCun等人在1998年提出的，主要用于手写数字识别任务。Lenet5的网络结构由七个层组成，包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。

爱笑的男孩。·2023-03-29 07:44

1-手写数字识别-pytorch版本（从csv文件读取数据）

1介绍本文对手写数字识别进行分类，数据使用csv格式，版本使用pytorch版本，模型自己搭建。

王小葱鸭·2023-03-29 07:07

PaddlePaddle学习之数字识别

正文之前本文纯粹是为了记笔记而生，同时也算是对官方文档的代码的验证，如果有朋友遇到问题可以来找我讨论。内容是官方文档的精简版。另外，还有一个大佬写的关于paddle的教程:《PaddlePaddle从入门到炼丹》十一——自定义图像数据集识别正文当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"HelloWorld"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是MNIST数据库上的手写识别问题。

张照博·2023-03-28 10:40

基于python的BP神经网络——kaggle手写数字识别

环境操作系统：CentOS6.864位Python版本：Python3.4.1Python模块：Numpy，csv，time原理BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之

王_呵呵·2023-03-28 09:09

测试优化数字识别程序

一、背景在程序写完之后，我们发现，在程序中能够改变的值主要有以下几个：隐藏层层数，训练次数，学习率，权重次方。在原来的程序中，我们的数据分别是：隐藏层层数：300，训练次数：5，学习率：0.1，权重次方，-0.5得出来的准确率只有：54.5%二、调试因为初始数值准确率不高，所以，就到了关键的一步：不断测试并改变阈值，以提高准确率。实验一：首先我用的是每个参数都选择其能达到的最优准确率，看能否组合起

Chasing_8513·2023-03-27 19:46

02 CNN手写数字识别

cnn：进行卷积运算（首先许定义权重w和偏移b）#cnn:1卷积#ABC#A:激励函数+矩阵乘法加法#ACNN:pool（激励函数+矩阵卷积加法）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）+softmax（矩阵乘法加法）#loss：tf.reduce_mean(tf.square(y-layer2))#loss：code#1importimporttensor

犬夜叉写作业·2023-03-26 23:05

用Keras实现手写数字识别

经过上一章的1.Keras神经网络基础知识的铺垫，我们今天就利用Keras构建一个可以识别手写数字的网络。1.MNIST数据集介绍MNIST数据集是一个手写体数据集，由600000个训练样例和10000个测试样例组成的手写数字数据库。每个MNIST数据集都是灰度的，由28*28像素组成。简单说就是一堆这样东西我们的任务就是通过输入的手写数字图像信息来识别出相应的数字。2.程序示例8说了，上代码im

海猫HaiMao·2023-03-26 03:38

pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署

pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署前言1、pytorch搭建LeNet-5，并转为ONNX格式1.1LeNet-5网络介绍1.2ONNX(OpenNeuralNetworkExchange

小广向前进·2023-03-25 12:18

机器学习第一周：用卷积神经网络实现Mnist手写数字识别（付基础知识解释）

Mnist手写数字数据集介绍MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图像和10000张测试图像，每张图像都是28x28像素的灰度图像。

BingxxXXxx·2023-03-24 07:12

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.5深度学习基础-图像分类数据集(Fashion-MINIST)

图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion

蒸饺与白茶·2023-03-23 21:40

神经网络与机器学习，tensorflow，part5(简单卷积网络实现mnist手写数字识别__准确率达0.99

#载入MNIST数据集，创建默认的InteractiveSession。fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#定

miaozasnone·2023-03-23 16:19

TensorFlow实战（四）MNIST手写数字识别进阶——单、多隐层全连接网络

上节手写数字识别入门用的是单个神经元来处理分类问题，准确率达0.8619。这一节做一些改进，以单隐含层全连接网络为例，可使准确率达0.9744。

young974·2023-03-22 01:07

用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052目录一、MINST数据集介绍与分析二、卷积神经网络三、基于卷积神经网络的手写数字识别一

Mr.长安·2023-03-21 11:24

PyTorch(Python)训练MNIST模型移动端IOS上使用Swift实时数字识别

使用PyTorch进行手写数字识别数据集我们将使用流行的MNIST数据库。它是70000个手写数字的集合，分为60000个

亚图跨际·2023-03-21 11:53

tensorflow-2

接下来的部分，需要使用框架实现卷积神经网络，做更复杂的Mnist手写数字识别。

我吃我样·2023-03-19 05:47

基于python TensorFlow 实现数字识别

主要利用了MNIST图像库，代码如下#_*_coding:UTF-8_*_importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#下载并载入MMIST手写数据库（55000*28*28）55000张训练图像mnist=input_data.read_data_sets('m

长安不下雨·2023-03-18 23:03

OpenCV+python计算机视觉图像处理5——数字识别案例

样本介绍样本地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/KNN最近临域本质：KNNtest样本k个max108个1->1#1.loaddata#2.knntesttraindistance5*500=2500784维=28*28#3.knnk个最近的图片55001test->500train(4)#4.k个最近的图片->parsecontentlabel(解析图片中的内

手写的现在ing·2023-03-15 09:57

「ML 实践篇」分类系统：图片数字识别

目的：使用MNIST数据集，建立数字图像识别模型，识别任意图像中的数字；文章目录1.数据准备（MNIST）2.二元分类器（SGD）3.性能测试1.交叉验证2.混淆矩阵3.查准率与查全率4.P-R曲线5.ROC曲线6.RandomForestClassifiervs.SGDClassifier4.多类分类器5.误差分析6.多标签分类7.多输出分类1.消除图片中的噪声1.数据准备（MNIST）MNIS

Aurelius-Shu·2023-03-15 09:16

【学习OpenCV4】基于OpenCV的手写数字识别

基于OpenCV的手写数字识别案例从’digits.png’加载手写数字识别的数据集，然后训练

计算机视觉与OpenCV·2023-03-15 07:51

机器学习作业一：使用k-近邻算法实现手写数字识别（1）+（2）

文章目录一、k-近邻算法二、k值的选取及归一化的重要性三、k近邻算法的一般流程四、使用KNN进行手写数字识别的步骤五、主要代码六、算法缺点七、使用sklearn库实现简单的KNN算法实例八、参考一、k-

alivefdy·2023-03-13 07:58

机器学习算法——K-近邻算法（代码实现手写数字识别）

0、引言，K-近邻算法是一种非常有效的分类算法，它非常有效且易于掌握。原理：K-近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品。使用前，我们需要有一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知到样本集中每一数据与其所述分类的对应关系。输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中

零壹博弈·2023-03-13 07:57

【10个适合新手的人工智能项目 - 03】手写数字识别

使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。

誰不重要·2023-03-13 07:35

【10个适合新手的人工智能项目 - 02】手写数字识别：使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。

为了编写一个手写数字识别程序，我们需要使用Python编程语言和一些机器学习算法。在这个项目中，我们将使用深度学习神经网络模型，它被广泛应用于图像识别任务。

誰不重要·2023-03-13 07:28

Java基于opencv实现图像数字识别(五)—投影法分割字符

Java基于opencv实现图像数字识别(五)—投影法分割字符水平投影法1、水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像)；2、选出一个最优的阀值，根据比这个阀值大或小，用一个数组记录相应

奇迹迪·2023-03-12 18:10

移动开发总结

HTML:设置页面宽度等于设备宽度，并禁止用户缩放页面忽略页面中的数字识别为电话，忽略email识别开启对webapp程序的支持（仅针对IOS系统）:网站开启对webapp程序的支持，其实意思就是删除默认的苹果工具栏和菜单栏

子不语静守花开·2023-03-12 16:16

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)

https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

小锋学长·2023-03-12 06:23

深度学习训练营之识别宝可梦人物和角色

调用官方的网络的模型模型训练官方模型调用设置动态学习率模型训练模型评估结果分析参考链接原文链接本文为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

无你想你·2023-03-11 13:32

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