数字识别第12页

【Pytorch+torchvision】MNIST手写数字识别（代码附最详细注释）

但我第一个深度学习项目是一年前跑的吴恩达的手指数字识别课后作业，感兴趣的读者也可以试着跑一下，写者认为看着机器学习的过程也是非常有意思的。本文代码具有详细注释，便于第一次入门深度学习的读者学习。

Fleurs_2000·2023-02-01 18:08

机器学期第一学期小结

Qin_xian_shen·2023-02-01 17:35

matlab 数字识别_在MATLAB中利用神经网络进行分类

在这篇文章中，主要阐述在MATLAB环境下利用神经网络对输入的数字图像进行识别。我们利用一个5*5的矩阵来表示1-5的数据，如下图所示：基于以上问题，我们构建的神经网络输入层的神经元个数为25个，即5*5矩阵中每个元素作为输入。神经网络的输出层神经元的个数为5个，主要用于识别1-5中的数字。在输出层的激活函数使用Softmax函数。隐含层的神经元个数我们可以设置为50个并利用Sigmoid作为激活

weixin_39963465·2023-02-01 13:55

机器学习-Tensorflow基于MNIST数据集,导入minist数据集，创建，保存模型，用模型测试识别自己的手写数字

从下载Anaconda到实现MNIST手写数字识别成功的整个过程一、下载最新版本的Anaconda,根据Anaconda安装tensorflow【参考另一篇博客】使用Anaconda3安装tensorflow

Jango826·2023-02-01 01:33

信用卡数字识别

信用卡数字识别一、读入模板图像二、数字模板图像处理1、模板图像预处理1.1、转换为灰度图1.2、转换为二值化图像2、轮廓处理2.1、计算轮廓2.2、画出轮廓2.3、对轮廓从左到右排序并储存3、轮廓遍历3.1

Spielberg_1·2023-01-31 18:57

Python纯手动搭建BP神经网络（手写数字识别）

来源：投稿作者：张宇编辑：学姐实验介绍实验要求：实现一个手写数字识别程序，如下图所示，要求神经网络包含一个隐层，隐层的神经元个数为15。

深度之眼·2023-01-31 12:38

用Tensorflow.net实现手写数字识别

Python版的手写数字识别例子很多，但是将pythontensorflow编写的模型变成APP，比较简单的一种方法是将其打包成exe（大小要5~6G），然后作为子程序与其它语言编写的主界面程序直接通过控制台命令通信

renjuan82·2023-01-31 09:21

python opencv 规定区域手势识别_Python+Opencv身份证号码区域提取及识别

做测试用的照片以及数字识别匹配使用的模板(自制)提供给大家，通过查询得到，身份证号码使用的字体格式为OCR-B10BT格式，实训中用到的身份证图片为训练测试图片，有一部分是老师当时直接给出的，还有一部分是我自己用自己身份证做的测试和从网上找到了一张

weixin_39818727·2023-01-31 07:34

卷积神经网络结构——LeNet-5（卷积神经网络入门，Keras代码实现）

1998年LeCun和Bengio等人利用LeNet-5网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法，从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大门。

松涛声·2023-01-31 06:05

Neural Networks and Deep Learning读书笔记--神经网络应用：手写数字识别

神经网络应用于MNIST数据手写数字识别加载MNIST数据，用下面所描述的一小段辅助程序mnist_loader.py来完成。

qq_43131605·2023-01-30 15:46

【机器学习】手写数字识别学习笔记（对三篇文件进行分析记录）

一、分类-MNIST（手写数字识别）1、数据集：博客的网盘链接中50多M的.mat文件获取数据方法：fromsklearn.datasetsimportfetch_mldatafromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpmnist

Vivid-victory·2023-01-30 15:45

零基础机器学习做游戏辅助第三课--手写数字识别（一）

一、简介这个课程我们的目标很明确，我们的目的就是利用神经网络做游戏辅助，他主要用到的是卷积神经网络和目标检测，手写数字识别这个经典案例我们将会一步一步给大家讲解，你吃透了这个案例，就基本对神经网络有了初步的认识

kfyzjd2008·2023-01-30 15:15

零基础机器学习做游戏辅助第四课--手写数字识别（二）

我们上节课已经把模型搭建好了，但是这个模型让他以什么方式去训练，就是我们这节课要讲的内容。一、配置学习过程model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['acc'])参数：optimizer：优化器，用于控制梯度裁剪。必选项loss：损失函数（或称目标函数、优化评分函数）。必选项metr

kfyzjd2008·2023-01-30 15:45

机器学习(10.4)--手写数字识别的不同算法比较(4)--神经网络

如果你对神经网络还不太了解，又想了解这篇文章，希望你能先看机器学习(1)--神经网络初探在那篇代码中，对神经网络基本原理讲的更细致一些，在这篇文章里，对于weights和biases的设置，我采用了另一种方法，先简单说一下1、在那篇中，biases是在每层神经元(除去最后一层)基础上再加一个补充的一个神经元当BIASES,但这不能算是相对准确的biases假如在一个[1052]那么，weights

普通网友·2023-01-30 15:45

DeepLearning入门项目-手写数字识别

该项目应该属于深度学习里面的“helloworld”级别，比较简单试着入门操作一下#引入必要的包，keras是在TensorFlow的基础上进行封装的库，更加简单易用#!user/bin/python#-*-coding:utf8-*-importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportS

数据与风控·2023-01-30 04:02

PyTorch实战案例（四）——利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5

构建加载数据集函数2.4数据集可视化2.5开始训练2.6测试准确率三、完整代码一、案例描述本文将介绍利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5，关于卷积神经网络LeNet-5的介绍，可以参考：手写数字识别问题

wendy_ya·2023-01-29 21:54

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第五章（含循环实现手写数字识别）（LSTM、GRU代码详解）

循环神经网络结构与原理3、LSTM（长短时记忆网络）4、GRU5、LSTM、RNN、GRU区别6、收敛性问题7、循环神经网络Pytorch实现（1）RNN、LSTM、GRU（2）LSTM+全连接实现手写数字识别

ZDA2022·2023-01-29 14:48

《Python深度学习》第2章学习记录2021-11-23

MNIST手写数字识别是深度学习中的Helloworld。可惜单完全理清楚这个都很难。MNIST是keras内置的数据集。

阿希学习笔记·2023-01-29 09:49

tensorflow基础学习：CNN（卷积神经网络）打造手写数字识别详细教程

开发平台：win10+py3.664bit+tensorflow-gpu==1.9.0版本使用的工具以及库：pycharm（全宇宙唯一一款专门用做python开发的工具）功能强大tensorflow-gpu1.9(win10下配置gpu环境过程多坑，配置教程看我另一篇博客)tensorflowcpu版不太建议，很慢很烫，是真的慢真的烫先看看训练的tensorboard的图详细解释看代码注释准备工作

ziaiyu·2023-01-28 09:26

在MNIST数据集上实现SVM、KNN、VGG、ResNet分类算法

一、数据集的准备手写数字识别数据集（MNIST）包含60000条训练数据和10000条测试数据，一

WarriorQiu·2023-01-28 08:52

pytorch实现mnist手写数字识别（二)

训练神经网络在上一部分中，我们建立的神经网络不是那么好，它对我们的手写数字一无所知。神经网络的非线性激活函数工作方式类似于通用函数拟合。有一些函数，可以将您的输入映射到输出。例如，将手写数字图像分类的概率。神经网络的强大之处，在于我们可以训练它们以逼近该F函数。只要给定任何具有足够数据和计算时间，就可以得到F函数，但这个函数可能非常复杂。function_approx.png起初，网络是无知的，它

陨星落云·2023-01-28 01:37

Python TensorFlow框架实现手写数字识别系统

手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。

啊啊啊啊最终·2023-01-27 08:16

初识卷积神经网络(4)-经典卷积网络-1

如下图(来自慕课官网):LeNet1998年由LeCun提出，用于解决手写数字识别(MNIST)。

&永恒的星河&·2023-01-26 20:56

手写数字识别的LSTM神经网络实现-pytorch

LSTM神经网络的实现参考课程【RNN循环神经网络】训练数据获取defdataLoader():#获取Mnist手写数字数据集train_data=torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist',#保存或者提取位置train=True,#如果为True则为训练集，如果为False则为测试集transform=torchvision.transforms.ToTe

南音小榭·2023-01-26 13:43

常见深度学习模型评估指标

1分类评测指标图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的

邦戈栗子·2023-01-26 08:58

读书笔记：手写数字识别 ← 斋藤康毅

在“手写数字识别”项目中，所谓“推理”，即使用学习到的权重和偏置参数，对输入数据进行分类。“手写数字识别”项目的代码含m

hnjzsyjyj·2023-01-26 08:54

《机器学习实战》读书笔记：第一章机器学习基础

决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、AdaBoost非均衡分类问题：训练样本某个分类的数据多于其他分类的数据第一章机器学习基础机器学习：利用计算机来彰显数据背后的真实含义人脸识别、手写数字识别

funnything2014·2023-01-26 07:30

pytorch 实现MNIST手写数字识别

在之前的文章中，我们使用pytorch下载并转换了MNIST的数据集，今天我们实现LeNet-5网络，使用下载的训练集对网络进行训练，然后使用测试集测试最终的效果。MNIST数据集详解及可视化处理（pytorch）首先，我们先看一下LeNet-5，LeNet-5是由“深度学习三巨头”之一、图灵奖得主YannLeCun在一篇名为"Gradient-BasedLearningAppliedtoDocu

后厂村张先生·2023-01-25 15:09

PyTorch实现MNIST手写数字识别

训练集和测试集的手写字都是黑底白字，但是自己测试的数字一般都是白底，测试效果很差，所以加了一行反转颜色代码#反转颜色img=PIL.ImageOps.invert(img)一、导入包importtorchfromtorch.nnimportSequentialfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchimportnn,optimfromtorchvisioni

ke·2023-01-25 15:05

pytorch深度学习基础（十）——LeNet结构与训练

LeNet结构、训练与预测前言引入包模型构建加载数据集累加器精度训练前言LeNet是一个较为简单的线性卷积模型，最早是应用于手写数字识别，提到手写数字识别就不得不提到mnist数据集，而为了与后续其他较强的模型进行对比

艾醒(AiXing-w)·2023-01-25 10:39

基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计【持续更新】

我是雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。关注公众号【集成电路设计教程】，获取更多学习资料，并拉你进“IC设计交流群”。QQIC设计&FPGA&DL交流群群号：866169462。项目开源地址：https://gitee.com/jccao/cnn_accelerator/tree/master/目前暂时以视频形式分享设计思路与过程。（1）滑窗模块设计与仿真（2）硬

雪天鱼·2023-01-23 14:00

基于pynq的数字识别神经网络加速器设计

文章目录基于pynq的数字识别神经网络加速器设计软件部分1.全连接神经网络：2.卷积神经网络搭建：3.文件格式转换：硬件部分1.MNIST的硬件实现思路2.代码编写与硬件综合3.硬件平台的搭建软硬件协同部分

Jacob.Ge·2023-01-23 14:28

基于线性回归实现手写数字识别

CS_CIP·2023-01-23 13:45

手写数字识别

代码获取数据importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version=1,as_frame=False)X,y=mnist["data"],mnist["target"]#X里面是数据，y里面是标签y=y.astype(np.uint8)#将标签从文本格式转换为数字格式简单

王蒟蒻·2023-01-23 07:42

机器学习实战-神经网络-21

机器学习实战-神经网络-手写数字识别项目#pipinstallscikit-learn--upgradefromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.prepr

gemoumou·2023-01-23 07:05

深度学习10-CNN的例子

假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。

ygl_9913·2023-01-21 14:11

图像分类-构建数据集

简介：我相信大部分人在最早接触AI的时候所学习到的就是图像分类，比如非常经典的MINIST手写数字识别，可以说类似于C语言的“HelloWorld”那样对于我们的启发意义。

StriveKid·2023-01-21 13:26

【PCA实现与实战】基于python实现PCA算法并用于手写数字识别

PCA算法是机器学习与深度学习中很常见的一种算法，近期看花书的时候看到了这个算法，所以在写完理论之后也想通过一些实例来帮助理解PCA。关于PCA算法的理论部分可以查看大佬的文章以下是基于python自己实现的PCA算法并使用了Kaggle平台的手写数字数据集，官方下载链接：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data百度云链接：https://dow

Creep___·2023-01-20 05:28

机器学习深度学习基础笔记(2)——梯度下降之手写数字识别算法实现

实现一个手写数字识别的算法1.训练数据MNIST数据集：训练集(train)：50000——用于训练验证集(validatio

明夏小斯·2023-01-20 01:34

基于labview的车牌识别系统

基于labview的车牌识别系统，实现对车牌位置识别和数字识别，程序为虚拟资料YID:579656418824110

「已注销」·2023-01-19 19:57

［一讲解布尔代数深度学习基础]MNIST 手写数字识别

使用完全连接的深度学习模型对手写数字进行分类。实现最先进的结果达到了80%的准确率。比具有60%准确率的简单网络更准确微云文件分享:2212.0193v1.pdf下载地址:https://share.weiyun.com/htk7F5Ci文件大小:566.0KBSnet文章链接

神童精英82·2023-01-19 19:25

基于深度学习的手写数字实现及超简单的英文字母识别

1.MNIST数据库总所周知，MNIST数据库是专门用于为手写数字识别系统提供数据库的，本手写数字识别系统所利用的MNIST数据库来自于http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

Skizofreni·2023-01-19 16:49

基于Dropout深度神经网络的手写体数字识别（Matlab）

一.Dropout方法简述深度神经网络包含多个非线性隐含层，这使得他们成为非常有表现力的模型，可以学习其输入和输出之间非常复杂的关系。然而在有限的训练数据情况下，这些复杂的关系中的许多将是噪声采样的结果。因此即使同一分布中抽取，它们也将存在于训练集中，而不存在于实际测试数据中。在无限计算中，“正规化”一定大小模型的最佳方法是平均预测所有可能的参数设置，并根据给定训练数据的后验概率对每个设置进行加权

Alvin陈·2023-01-19 16:49

【手写数字识别】基于Lenet网络实现手写数字识别附matlab代码

手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支，主要研究如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸上的阿拉伯数字。现阶段手写数字识别的主要研究方法有统计、聚类分析和神经网络。最小距离分类算法是模式识别中较传统、

matlab科研助手·2023-01-19 16:19

【数字识别】基于DBN实现minist数据集手写数字识别附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍深度置信网络(DeepBeliefNetwork,DBN)属于生成性深度学习结构。其可获取观测数据和相应类别的联合概率分布，能