数字识别第17页

SVM入门——手写数字识别

SVM介绍Margin：直观上的宽度（求得最大margin）Hyperplane：超平面Supportvectors：支持向量（支持我们找出hyperplane)SVM是一个constrainedoptimizationproblem（约束最优化问题），其中constrain是分指类，optimization是指使得margin最大机器学习库（Sklearn）Scikit-learn是用于Pyth

bashan16045·2022-12-23 01:53

【ML实验5】SVM（手写数字识别、核方法）

实验代码获取githubrepo山东大学机器学习课程资源索引实验目的实验内容这里并不是通过KTT条件转化，而是对偶问题和原问题为强对偶关系，可以通过KTT条件进行化简。令x=α=[α1,α2,...,αn]Tx=\alpha=[\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_n]^Tx=α=[α1,α2,...,αn]T，则有∑i,j=1mαiy(i)y(j)αj\sum^m_{i,j=

u小鬼·2022-12-23 01:52

深度学习之Alexnet学习笔记

文章后面是我利用Alexnet网络对MNIST数字识别进行训练的模型，并写了一个输入图片进行预测的程序。

woniurunfast·2022-12-22 21:14

基于Python的BP网络实现手写数字识别

/sheziqiong/86790047资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/86790047目录基于Python的BP网络实现手写数字识别

biyezuopin·2022-12-22 20:40

手写数字识别python_Python手写数字识别（KNN算法）

前言手写数字识别作为机器学习中一个比较有趣的内容，结合K210芯片强大的KPU算力，可以蹦出很多好玩的点子。本次以通俗易懂的方式记录一波玩耍手写数字识别的案例。

百分之二十六·2022-12-22 20:40

python手写汉字识别_用python实现手写数字识别

用多元逻辑回归手写数字识别训练样本简介首先，可以用逻辑回归实现手写数字识别的多元分类，在ex3data.mat文件中保存着一个包含5000个培训考试训练数据集的手写数字，.mat格式表示这些训练数据集以矩阵格式保存

weixin_39592137·2022-12-22 20:40

python学习笔记——手写数字识别

一.使用数据集进行手写数字识别importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

奥尔瑞斯·2022-12-22 20:40

基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合

基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合上次讨论了基于Hopfield神经网络的数字识别，BP（BackPropagation）神经网络也可以进行相关的数字识别如手写数字识别等，由于BP神经网络的特性

CAE320·2022-12-22 16:52

利用前馈神经网络实现手写数字识别(python实现)

0.问题前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork，FNN）分类。利用MNIST数据训练一分类前馈神经网络,并手写任意一个0至9的数字,拍照,读取该手写数字,输入训练好的分类网络进行预测。注意:MNIST数据集的每张图片是28×28像素的灰度图像,另外可能需要对你手写照片进行灰度反转。1.问题分析题目要求，利用MNIST数据训练一分类前馈神经网络，然后手写任意一个0至9的数字,

吮指原味张·2022-12-22 14:26

带自己学paddle（二）

项目一手写数字识别上文回顾，利用单层神经网络回归数字，那必然是不行的，因此这一章节是提高模型的结构复杂度，来尝试提高准确率1、模型架构CNN网络架构登场，其实之前我一直都用pytorch，但是总想尝试新玩意

MC.zeeyoung·2022-12-22 13:18

深度学习手写数字识别模型

目录一：手写数字模型构建与保存二：手写数字模型使用与测试一：手写数字模型构建与保存1加载数据集#1加载数据digits_data=load_digits()可以先简单查看下手写数字集，如下可以隐约看出数字为8plt.imshow(digits_data.images[8])plt.show()2特征数据标签数据#数据划分x_data=digits_data.datay_data=digits_da

顾城沐心·2022-12-21 22:41

北大Tensorflow2.0（二、三、四）

因为对于频繁出现的参数，学习率衰减得快；对于稀疏的Adam3[神经网络搭建八股、用六步法写出手写数字识别训练模型

Joanne Sherkay·2022-12-21 22:27

【毕业设计】深度学习银行卡识别系统 - opencv python 机器视觉

文章目录1前言2算法设计流程2.1颜色空间转换2.2边缘切割2.3模板匹配2.4卡号识别3银行卡字符定位-算法实现4字符分割5银行卡数字识别6最后1前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！

caxiou·2022-12-21 19:57

MNIST数据集手写数字识别（CNN）

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟1数据集

Sonhhxg_柒·2022-12-21 13:04

深度学习Week11-调用官方权重进行检测（YOLOv5）

前言：很早之前，我发过小白YOLOv5全流程-训练+实现数字识别_牛大了2022的博客-CSDN博客_yolov5数字识别这篇文章，里面用简练语言分享用yolov5训练自己的识别器，但包括我在内许多人仍不了解其运行原理

牛大了2022·2022-12-21 08:29

【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释附源码）

下面以经典的分类任务：MNIST手写数字识别，采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集，它包含有训练集和测试集，由250个人手写的数字构成。

showswoller·2022-12-21 06:34

基于stm32f407的MNIST数字识别

基于stm32f407的MNIST数字识别本文是将数字识别模型应用到stm32的实例，利用X-CUBE-AI将模型导入单片机进行调试开发环境操作系统：Windows模型训练：tensorflow2.1cpu

yy1165634662·2022-12-20 16:44

openmv与stm32之间的通信学习（数字识别）

在新的版本里是没有nn的库给你调用的，需要在老版本里才有，百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1bgLiLMxyqqL9X3h5dN8cZA提取码：behn(光这个能不能点个赞咧）本文的数字识别的及基础使用可看这个视频

究极迷·2022-12-20 16:43

基于stm32f429的手写识别_【工程分析】基于ResNet的手写数字识别

ねぇ呐私に気付いてよ快点注意到我吧もうそんな事那种事一定望んでも再去奢求しょうがないだろ也无可奈何吧——真野あゆみ《Bipolaremotion》（作詞：Mitsu）本文将以mnist为原材料，用ResNet模型，实现一个正确率超过99%的手写数字分类器。材料准备首先我们下载MNIST数据集——可以从我的这篇文章中找到资源：刘冬煜：关于图像识别的相关图片资源zhuanlan.zhihu.com接着

weixin_39850152·2022-12-20 16:42

2021电赛F题之openmv数字识别--更新(附带视频与代码)

成果展示常见出错解决方法openmv数字识别源代码—gitee效果如上openmv的u盘里需要思路：模板匹配很简单，只不过使用起来需要自己拍摄大量的模板，同时如果模板数量较多那么就会造成严重的画面延迟，

Lovex.·2022-12-20 15:11

stm32数字识别---基于汉明距离的模板匹配算法实现

1.概述OCR字符识别，最常用的就是图像分割+模板匹配，前面博客中已经有写车牌识别过程中进行图像分割处理的流程，本文重点讲解如何使用汉明距离计算图像的模板匹配从而进行数字识别。

梦飞小梦·2022-12-20 15:10

解决TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments

1.看b站视频用卷积进行手写数字识别源代码如下：#输入为28*28*1经过第一次卷积计算后为28*28*16池化变为14*14*16第二次卷积14*14*32池化7*7*32即全连接（10为10分类）#

Y蓝田大海·2022-12-20 15:13

LeNet-5

模型简介LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognitionr[1]中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络

Wanderer001·2022-12-20 14:44

经典网络-LeNet-5

是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。

乱红飞·2022-12-20 14:38

LeNet-5应用

目录实验1：实现MNIST手写数字识别1、导入需要的库2、使用GPU训练3、图像增强4、载入数据5、图片可视化6、LeNet模型7、加载模型并打印参数8、损失函数，优化器9、训练函数10、可视化预测结果实验

我闻如是·2022-12-20 14:36

【毕业设计_课程设计】手写数字识别系统的设计实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1系统概述1.1系统实现环境2研究方法2.1图像预处理阶段2.2特征提取阶段2.3数字识别阶段3研究结论4论文概览5项目工程0项目说明手写数字识别系统的设计实现提示：适合用于课程设计或毕业设计

m0_71572237·2022-12-20 13:14

pytorch 使用LSTM进行手写数字识别

模型的搭建importtorchimporttorch.nnasnnclassRNN(nn.Module):def__init__(self):super(RNN,self).__init__()self.rnn=nn.LSTM(input_size=28,hidden_size=64,num_layers=1,batch_first=True,)self.out=nn.Linear(64,10)

南妮儿·2022-12-20 11:29

毕业设计练习_03——用VGG13实现cifar10识别

数据集的介绍keras内置的数据集，提供了5万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练，提供了1万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签，用于测试十分类：飞机汽车鸟猫鹿狗青蛙马船卡车本例相比于手写数字识别来说更加复杂

grt要一直一直努力呀·2022-12-20 08:54

神经网络入门及改进优化——CNN识别Fashion-MNIST数据集（Python实现）

图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。

随便编编·2022-12-20 08:51

RNN循环神经网络(AI写唐诗)

RNN循环神经网络–潘登同学的深度学习笔记文章目录RNN循环神经网络--潘登同学的深度学习笔记RNNRNN的数学表达式RNN手写数字识别RNN的拼接操作LSTM长短时记忆(LongShortTimeMemory

PD我是你的真爱粉·2022-12-20 03:41

基于MATLAB的车牌识别系统设计（Matlab代码实现）

概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述针对车牌识别遇到的问题，提高车牌识别系统的识别率，目前采用的方法先对视频流中车辆的整体情况做出判断，随后对车牌进行精确定位，通过算法对车牌进行字符和数字识别

荔枝科研社·2022-12-20 02:09

卷积神经网络案例：LeNet-5手写数字识别

第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。

博学之审问之·2022-12-19 16:36

机器学习（六）支持向量机（SVM）

目录1.间隔与支持向量1.1线性可分1.2支持向量1.3最大间隔超平面2.对偶问题2.1拉格朗日乘子法2.2SMO算法2.3SMO算法代码实现3.核函数4.SVM实例（手写体数字识别）5.实验总结支持向量机

Ag11·2022-12-19 13:03

bp神经网络数字识别matlab_通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别

通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别算是深度学习里的“Helloworld”了，记录一下个人的实现过程。

weixin_40009026·2022-12-19 08:46

基于 Tensorflow 2.x 实现多层卷积神经网络，实践 MNIST 手写数字识别

一、MNIST数据集上篇文章中使用了Tensorflow2.x搭建了对层的BP神经网络，经过训练后发现准确率只有96.8%对于单环境的图片识别场景来说，还是有点偏低，本文使用多层的卷积代替BP网络中的隐藏层对模型进行优化。下面是上篇文章地址：https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/128361681下面再次简单介绍一下MNIST数据集，有

小毕超·2022-12-19 07:31

基于 Tensorflow 2.x 实现 BP 神经网络，实践 MNIST 手写数字识别

一、MNIST数据集MNIST是一个非常有名的手写数字识别数据集，在很多资料中都会被用作深度学习的入门样例。

小毕超·2022-12-19 07:30

k-近邻实现手写数字识别

1.k-近邻工作原理简单地说，K近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。该算法具有一下特点。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。K近邻算法的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，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

picacho_pkq·2022-12-18 14:26

【python】机器学习算法(KNN)入门——手写数字识别

手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通过识别手写体图片来判断数字因为数字类别是0——9，所以是十分类问题那今天博主就来教大家探索手写数字的识别环境使用:Python3.8Pycharm第三方模块使用:

魔王不会哭·2022-12-18 14:26

基于PCA和K-近邻算法的手写数字识别

网络上拥有很多PCA的解析，所以这里不赘叙PCA的数学算法原理，直接以手写数字识别的例子讲解PCA算法的应用。scikit-learn是一个开源的Python机器学习工具包，拥有PCA算法

蓝小贝丶·2022-12-18 14:25

SKlearn之手写数字识别（Recognizing hand-written digits）

题目链接：Recognizinghand-writtendigits函数解释zip函数：pythonzip函数plt.imshow(image,cmap=plt.cm.gray_r,interpolation='nearest')matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=N

Alwaysion·2022-12-18 14:55

sklearn-神经网络-手写数字识别

#pipinstallscikit-learn--upgradefromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStanda

Mrrunsen·2022-12-18 14:54

机器学习：k-近邻算法（三）sklearn手写数字识别

目录一、实战背景二、sklearn1、sklearn的简介2、sklearn安装3.sklearn实现k-近邻算法简介三、使用sklearn实现手写数字识别1、提供的数据是32x32的二进制图像，将其转化为

晶哥哥&·2022-12-18 14:23

Caffe: MNIST 数据集格式转换、用 python 读写 LMDB 数据库

但是翻了一翻，还是有点收获的，这个MNIST手写数字识别是深度学习入门很经典的例子。基本上所有的深度学习框架

chenxp2311·2022-12-18 13:28

递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。

weixin_34179762·2022-12-18 08:55

基于Kera框架的手写数字识别

基于Kera框架的手写数字识别一.配置环境二.具体步骤2.1导入数据集2.2创建网络图层和网络结构2.3定义反向传播函数与优化函数2.4数据集和测试集归一化2.5标签制作三整体代码与验证四.使用卷积神经网络进行优化一

仝佳轩·2022-12-18 02:29

基于python-opencv实时手写数字识别

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实时手写数字识别（基于视频）前言一、环境和效果二、使用步骤打开test1.py文件运行前言程序参考这位大神但是这篇文章里只有大致思路没有对程序的具体讲解

reason125132·2022-12-18 02:24

【深度学习】经典CNN模型梳理与Pytorch实现：LeNet、AlexNet、NiN、VGGNet、ResNet

2.模型及实现2.1LeNetLeNet是LeCun在1998年提出的用于解决手写数字识别任务的卷积神经网络模型，这一网络模型奠定了之后CNN的基本架构。它又被称为LeNet-5，5表示第

DwD-·2022-12-17 17:46

经典神经网络发展史

AlexNet、LeNet、GoogLeNet、VGG-16、NiNLeNet参数量：6万卷积和：全部为5x5的卷积核1998年，LeCun提出LeNet神经网络结构，用于解决手写数字识别的视觉任务。

古风子·2022-12-17 17:11

【365计划-1】pytorch实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：365天深度学习训练营-第P1周：mnist手写数字识别作者：K同学啊###本项目来自K同学在线指导###importtorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisionimportosos.environ

湫椿.·2022-12-17 14:39

基于BP神经网络的数字识别系统仿真,带GUI界面

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（OpticalCharacterRecognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手

我爱C编程·2022-12-17 11:32

推荐频道

数字识别