数字识别第15页

Pytorch 学习 (一)Minst手写数字识别（含特定函数解析）

目录本人目前在跟随csdn博主“K同学啊”进行365天深度学习训练营进行学习，这是打卡内容也作为本人学习的记录。一、准备部分三、训练模型四、正式训练五、输出MNIST手写数据集是来源于美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制，数据集获取的网址为：MNISThandwrittendigitdatabase,YannLeCun,CorinnaC

纯野生钢铁侠·2022-12-31 10:16

MATLAB手写数字识别

MATLAB手写数字识别MATLAB基于svm的手写数字识别测试图片处理图片，拿到数字区域并分割保存格式化图片训练数据集，得到mynet.mat结果注意将图片转化为double项目源码MATLAB基于svm

weixin_46119406·2022-12-30 22:30

matlab手写数字识别_手写数字识别系统基于python

环境基于Python3.6和Tensorflow框架实现手写数字识别系统本文使用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。

weixin_39593061·2022-12-30 22:29

【项目实战-MATLAB】：基于SVM的手写数字识别

我看很多博主都是很老的MATLAB版本了，这里用了高版本的函数fitcecoc进行SVM多分类下载链接https://download.csdn.net/download/qq_45047246/63960845?spm=1001.2014.3001.5503clc;clearall;%loaddatax_train=LoadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte

大桃子技术·2022-12-30 22:55

tensorflow入门项目（二）：手写数字识别之CNN模型（详解）

前言在做实战项目时，最好有一定的基础。个人觉得吴恩达的视频讲解的很好，可以看一下打个基础。内容附上代码以及详细解析，也可跳过讲解，直接复制代码。代码里包含全部讲解！importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_s

啊！我的小心脏·2022-12-30 22:19

基于深度学习的识别系统APP设计（手写数字、静态图像、实时图像、动态图像、图像迁移、单词语音识别）

功能简介使用expert-graph模型实现手写数字识别使用mobilenet_v1和mobilenet_v2模型实现相册图片的图像分类使用tensorflow_inception_graph模型实现实时图像分类使用

biyezuopinvip·2022-12-30 15:54

从零构建一个linux虚拟机

Anaconda3①下载安装包②安装③测试④环境配置5.安装tensorflow和keras环境①用conda建立python3.6版本的环境tf1.12②安装tensorflow③安装keras6.跑一个手写数字识别项目

南瑾与春风·2022-12-30 13:08

FPGA实现mnist手写数字识别（软件部分）

文章目录FPGA实现mnist手写数字识别①环境配置②数据集及代码下载③代码操作（1）训练模型（2）权重输出（3）关于灰度转换FPGA实现mnist手写数字识别①环境配置使用的环境：tf1.12，具体配置见

南瑾与春风·2022-12-30 13:08

bp神经网络数字识别matlab,matlab神经网络字母识别

MATLAB平台下的汉字识别。《Visual+C++_MATLAB图像处理与识别实用案例精选》程序代码说明P0201：MATLAB赋值P0202：MATLAB中的for循环P0203：MATLAB中的for循环和if条件P0205：MATLAB图像处理的基本操作P0206：MATLAB高级图像处理操作P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像P0208：二值图像的取反操作P0209：用imshow

普通网友·2022-12-30 13:55

bp神经网络模式识别,bp神经网络数字识别

BP人工神经网络方法（一）方法原理人工神经网络是由大量的类似人脑神经元的简单处理单元广泛地相互连接而成的复杂的网络系统。理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积

普通网友·2022-12-30 13:55

基于OCR模板匹配的手写英文字母数字识别matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述OCR技术中使用模板匹配法时首先要建立标准的模板字符库，接着将待识别字符图像与模板字符库中字符进行匹配相似度计算，得到匹配相似度值最大的就是相对应的字符识别结果。模板匹配的优点在于识别过程直接采取两幅图像间的相似匹配度，在某些特定的场景中有着很高的实用性。OCR（OpticalCharacterRecognit

我爱C编程·2022-12-30 13:23

NNDL 实验六卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

目录5.4基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1模型构建5.4.1.1残差单元5.4.1.2残差网络的整体结构5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.2.1模型训练5.4.2.2模型评价5.4.3

HBU_Hbdwhb·2022-12-29 19:15

TensorFlow2.3 - mnist手写数字识别-CNN卷积神经网络

导入模块fromPILimportImageimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportosimportcv2model_path='./tf_model/'epoch_num=30CNN模型代码模型定义的前半部分主要使用Keras.layers提供的Conv2D（卷积）与MaxPooling2D（池化）函数。CNN的输入是维度为(image_height,i

学习的派大星·2022-12-29 19:43

【无标题】pytorch构建利用迁移学习MNIST数据集的加法器实验

本实验以之前训练的MNIST手写数字识别模型为基

m0_57835812·2022-12-29 19:41

Python代码实现CNN手写数字识别——MNIST数据集

注释很详细，这里不再赘述。importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#下载数据集#初始化参数defweight_variable(shape):initial=tf.truncated_normal(shape,stddev

你好，明天，，·2022-12-29 19:08

【无标题】针对MNIST数据集，构造卷积神经网络实现手写数字识别。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档针对MNIST数据集，构造卷积神经网络实现手写数字识别。

m0_57835812·2022-12-29 19:33

【手写数字识别】Fisher分类手写数字识别【含Matlab源码 505期】

⛄一、Fisher分类手写数字识别简介1引言手写体数字识别在过去的几十年里一直是模式识别领域的研究热点，在手写较多的领域如邮政编码、统计报表、财务报表、支票的数字识别等方面有广泛应用.专家、学者提出了很多识别算法

Matlab领域·2022-12-29 13:40

手写数字识别-传统机器学习

#1.导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_te

HJZ11·2022-12-29 12:41

深度学习Week12-训练自己的数据集（YOLOv5）

这周接着详细解析小白YOLOv5全流程-训练+实现数字识别_牛大了2022的博客-CSDN博客_yolov5识别数字，上周入门教大家下载配置环境，如果没有的话请参考上周的文章深度学习Week11-调用官方权重进行检测

牛大了2022·2022-12-29 12:59

学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别

ZN-ZY·2022-12-29 03:23

1.深度学习

本节我们将这些已经学过的技术汇总起来，创建一个深度网络，挑战MNIST数据集的手写数字识别向更深的网络出发这个网络使用He初始值作为权重的初始值，使用Adam更新权重参数。

小王同学爱科研·2022-12-29 00:44

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 3

importkerasimporttensorflow.keras.layersaslayersmodel=keras.models.Sequential([layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)),#卷积层1，卷积核3*3layers.MaxPooling2D((2,2)),#池化层1，2*2采样layers.

程序员到程序猴·2022-12-29 00:08

【CANN训练营第三季】AI开发入门

文章目录1、购买云服务器2、快速体验3、图像分类4、结业考核1、1.使用Tensorflow1.15实现LeNet网络的minist手写数字识别。

irrationality·2022-12-28 19:34

CNN经典网络（1）---LeNet（模型搭建+训练+预测+可视化）

目录模型参数：模型搭建：应用：训练：训练结果：预测：预测结果：数据可视化：模型参数：LeNet是上个世纪出现的典型卷积神经网络，最早用于数字识别的CNN。输入层为32*32大小，除了输入共有7层。

balabalaba5·2022-12-28 18:20

数字式仪表识别python+树莓派3B，识别结果传回上位机

数字式仪表识别python+树莓派3B，识别结果传回上位机一、系统介绍硬件选型系统整体结构实物二、算法设计图像预处理倾斜校正字符定位分割SVM数字识别三、识别效果一、系统介绍这是我本科毕设的项目，想法来源于很火很成熟的车牌识别

凌霄一笑·2022-12-28 17:13

c++ 纯 opencv 实现电表数字识别（车牌类似）

和之前的博客C++纯OpenCV实现扑克牌实时识别步骤一样。完成电表数字的识别主要步骤有：从摄像头获取电表图片，调整图片大小二值化后执行闭运算，去除散乱的孤立点找轮廓，包含数字的矩形轮廓区域，可通过面积大小和长宽比来唯一确定使用漫水填充算法把轮廓四周的多余的背景变成黑色，数字为白色找到轮廓的上下边界，即白色区域边界从左到右找到数字的左右边界提取数字，可放入KNN进行训练得到预测模型加载模型进行测试

hfq0219·2022-12-28 17:40

【DCGAN】生成对抗网络，手写数字识别

基于paddle，aistudio的DCGAN主要用于记录自己学习经历。1导入必要的包importosimportrandomimportpaddleimportpaddle.nnasnnimportpaddle.optimizerasoptimimportpaddle.vision.datasetsasdsetimportpaddle.vision.transformsastransformsi

shijiuhuaR·2022-12-28 12:22

深度学习入门基于python的理论与实现-神经网络

目录1前言2神经网络是什么2.12.2激活函数2.2.1连接感知机和神经元的桥梁2.2.2常用的激活函数2.3线性函数和非线性函数2.4三层神经网络的实现2.5代码实现小结2.6输出层的设计3手写数字识别

Nefelibat·2022-12-28 12:41

Pytorch使用块的深度神经网络VGG

VGG网络用于MNIST手写数字识别，泛化性能测试acc_g=0.65，相较于MLP、LeNet所有提升完整训练代码见>>Github链接VGG块需要指定块由几个卷积核组成，输入的第一个卷积的通道和最终输出的卷积通道从代码可以看出

Jokic_Rn·2022-12-28 08:20

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)-CPU/GPU切换版

我增加了一个布尔变量，可以切换）用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)_小锋学长生活大爆炸的博客-CSDN博客_pytorch手写数字识别新代码如下：（关键看第9行）importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnim

gaoenyang760525·2022-12-27 16:25

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。

解放东北女孩·2022-12-27 09:50

深度学习项目之mnist手写数字识别实战（TensorFlow框架）

mnist手写数字识别是所有深度学习开发者的必经之路，mnist数据集的图片十分简单，是二值化图像，像素个数为28x28。所以对于所有研究深度学习的开发者来说学会mnist数据集的模型十分有必要。

千与编程·2022-12-27 09:13

【深度学习框架TensorFlow】使用TensorFlow框架构建全连接的神经网络，实现手写数字识别

文章目录一.TensorFlow1.1内容介绍二.开始实验2.1TensorFlow的基本使用2.2基于全连接神经网络的手写数字识别2.3结论一.TensorFlow使用深度学习框架TensorFlow

上进小菜猪·2022-12-27 09:10

机器学习实战书-第二章K-近邻算法笔记

7««^从文本文件中导人并解析数据；再次，本书讨论了当存在许多数据来源时，.如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误；最后，利用实际的例子讲解如何使用匕近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统。

bajiong1328·2022-12-27 07:13

pytorch 手写数字识别新网络设计和学习率探索

系列文章目录pytorchMNIST数据集无法正常加载的解决办法（HTTPError503:ServiceUnavailable）Python手写数字识别的实现(pytorch框架)超详细版本pytorch

keep-hungry·2022-12-27 07:04

深度学习Week1-实现mnist手写数字识别（Pytorch）

训练模型3.1设置超参数3.2编写训练函数3.3编写测试函数3.4正式训练四、结果可视化本文为[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

牛大了2022·2022-12-26 13:51

深度学习Week 1,pytorch建立CNN网络--实现mnist手写数字识别

实战一:实现mnist手写数字识别目录实战一:实现mnist手写数字识别1.设置GPU2.导入数据训练集,测试集处理(分成多个小数据集,随机打乱顺序(验证集不需要打乱))查看数据构建CNN网络查看模块结构设置优化器

EFFAF@·2022-12-26 13:21

神经网络实践-MNIST数据集上搭建全连接网络

本节目标：搭建神经网络，在mnist数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率。（内心OS：太难了太难了！！！）

学分·2022-12-26 10:44

TensorFlow笔记_05——神经网络八股功能拓展

自制数据集，解决本领域应用5.2数据增强，扩充数据集5.3断点续训，存取模型5.3.1读取保存模型5.4参数提取，把参数存入文本5.5acc/loss可视化，查看训练效果5.6应用程序，给图实物（手写数字识别

要什么自行车儿·2022-12-26 09:33

KNN实现手写数字识别

其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别3.全连接神经网络实现手写数字识别4.聚类（K-means）实现手写数字识别-2实验数据是老师收集了所有人的手写数字图片

zeronose·2022-12-26 08:44

使用KNN算法实现手写数字识别

1.文本文件数据等等2.将其3232的二进制图像转换为11024的向量3.测试算法#!/usr/bin/envpython#-*-coding:UTF-8-*-'''=================================================@Project->File：KNN->kNN@IDE：PyCharm@Author：zgq@Date：2021/1/714:15@De

y hat·2022-12-26 08:44

基于knn的手写数字识别

一、实验目的熟悉KNN算法的基本流程，同时掌握sklearn机器学习库的使用。（代码在后面）实验内容本实验首先使用基于Python实现KNN算法实现手写字识别，然后使用sklearn库的KNN算法实现手写字识别。实验数据准备我们首先使用如下解压命令将kNN_hand_writing.tgz压缩包解压，里面包含两个子目录，分别为trainingDigits和testDigits。trainingDi

гениальность·2022-12-26 08:43

基于KNN的手写数字识别

1.KNN原理机器学习的原理：是通过大量的数据，训练出一个能处理此类数据的模型。使得这个模型可以根据已知的数据，准确率很高的判断出未知的数据，从而使得人类能够采取正确的方法去处理某些事情。传统机器学习算法主要包括以下五类：回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有共同的特征

做个好男人！·2022-12-26 08:43

KNN算法实战之手写数字识别

文章目录一、说明二、题目三、实践部分3.1准备数据：将图像转换为测试向量3.2KNN算法3.3测试算法：使用kNN识别手写数字3.4截图四、源代码4.1KNN.py4.2KNN.ipynb一、说明我是在jupyter完成的，然后导出成markdown格式，ipynb文件导出为markdown的命令如下：jupyternbconvert--tomarkdownxxx.ipynb二、题目构造使用K

豆子前端·2022-12-26 08:42

kNN实现手写数字识别

一、数据准备我们这里准备的是已经处理好的手写数字图像为32*32的二进制图像。首先，我们需要将32*32的二进制图像矩阵转化为1*1024的向量，这里我们通过函数img2vector实现。#将text文件里面32*32的矩阵转化为1*1024的向量defimg2vector(filename):returnVector=np.zeros((1,1024))fr=open(filename)fori

会掉头发·2022-12-26 08:40

基于CNN的MINIST手写数字识别项目代码以及原理详解

文章目录项目简介项目开发软件环境项目开发硬件环境前言一、数据加载的作用二、Pytorch进行数据加载所需工具2.1Dataset2.2Dataloader2.3Torchvision2.4Torchtext2.5加载项目需要使用的库三、加载MINIST数据集3.1数据集简介3.2数据预处理3.3加载数据集四、模型构建五、CrossEntropyLoss5.1Softmax5.2Log5.3NLLL

IronmanJay·2022-12-26 07:30

MindSpore笔记：训练手写数字识别

前言万物皆需前言。如果该文章无法阅读懂，没关系，后面有较为明了的解释文章。如果还没装mindspore，请点击：here先来硬的！！那么，学习一个新东西，要先来硬的。一门语言是HelloWorld，那么深度学习是MNIST！什么是MNIST？这时一个共6万多张数字的手写数字数据集，今天我们就使用它来训练一个会识别数字的人工智能。在此之前，我们需要了解机器学习的计算方式，我们可以回顾一下直线方程：y

2201_75503249·2022-12-26 01:53

python神经网络编程chap02

文章目录2.5使用python制作神经网络2.4.1框架代码例子(1)简单神经网络(2)手写体数字识别①使用部分数据集的手写体数字识别：②使用完整的数据集手写体数字识别mnist数据集csv格式链接：参考书籍

小鹿学程序·2022-12-25 22:08

深度学习笔记（一）：PyTorch使用RNN对MNIST手写数字识别，一个项目进入深度学习。

importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportcopyfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorch.utils.dataas

这论坛真lj·2022-12-25 17:43

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（11.5）-MNIST的数字识别实现（含代码）

本次博文参考的文章如下：用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客_pytorch手写数字识别我们对这篇文章进行了一个更加详细的讲解首先我们来设置相关的包和库以及后面会用到的数据

chenyuhan1997·2022-12-25 17:41

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