数字识别第3页

深度学习 | 前馈神经网络与反向传播算法

目录一、Logistic函数二、前馈神经网络（FNN）三、反向传播算法（BP算法）四、基于前馈神经网络的手写体数字识别一、Logistic函数Logistic函数是学习前馈神经网络的基础。

天下弈星~·2023-12-18 16:31

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）

这个demo实际上只使用了一个简单的线性模型：y=wx+b；手写数字识别最后其实只输出10个结果（0~9），所以我们可以将结果表示为包含十个数的一维矩阵[10]，矩阵中的每个值是预测的概率值，表示索引代表的数字的概率

骑猪等风·2023-12-18 12:15

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

源于产业实践的开源深度学习平台供本人记录用目录一、LeNet模型二、AlexNet模型三、VGG模型四、GoogLeNet模型五、ResNet模型一、LeNet模型1、模型介绍标LeNet模型网络结构示意图题上述结构是针对手写数字识别任务而设计

零澪灵·2023-12-18 09:41

机器学习中常见4种学习方法、13种算法

机器学习中常见4种学习方法、13种算法一.4大主要学习方法1.1监督式学习在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的

cocochimp·2023-12-18 05:49

Pytorch实战（一）——MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别项目因为数据量小、识别任务简单而成为图像识别入门的第一课，MNIST手写数字识别项目有如下特点：识别难度低，即使把图片展开为一维数据，且只使用全连接层也能获得超过98%的识别准确度

dalalaa·2023-12-17 13:36

TensorFlow神经网络中间层的可视化

通过.h5文件导入网络3.可视化网络中间层结果（1）索引取层可视化（2）通过名字取层可视化TensorFlow神经网络中间层的可视化1.训练网络并保存为.h5文件我们使用AlexNet为例，任务是手写数字识别

_MaZy·2023-12-17 07:48

机器学习中数据的特征表示

图像特征：在手写体数字识别任务中，样本为待识别的图像．为了识

白牛DATA·2023-12-16 12:26

大创项目推荐卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

laafeer·2023-12-15 22:36

深度学习 Day12——P1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原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4查看数据2.1.5.数据可视化2.2构建CNN网络模型2.3训练模型2.3.1训练模型2.3.2编写训练函数2.3.3编写测试函数2.3.4正式训练2

LittleRuby·2023-12-15 20:57

神经网络目前常用的公开数据集

1.MNIST手写数字识别数据集,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本是28x28的手写数字图片。

缘起性空、·2023-12-15 19:41

计算机视觉（下）

part2图像分类目录LeNetLeNet在手写数字识别上的应用LeNet识别手写数字LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用数据集准备查看数据集图片定义数据读取器启动训练AlexNetVGGGoogLeNetResNet

豪訫·2023-12-14 22:19

移动端h5页面meta标签设置

//删除苹果默认的工具栏和菜单栏//设置苹果工具栏颜色//忽略页面中的数字识别为电话，忽略email识别//启用360浏览器的极速模式(webkit)//避免IE使用兼容模式//针对手持设备优化，主要是针对一些老的不识别

兜兜里冒糖糖·2023-12-06 18:59

[PyTorch][chapter 5][李宏毅深度学习][Classification]

前言：这章节主要讲解常用的分类器原理.分类主要是要找到一个映射函数比如垃圾邮件分类:c=0,垃圾邮件c=1正常邮件主要应用场景：垃圾邮件分类,手写数字识别,金融信用评估.这里面简单了解一下，很少用目录：

明朝百晓生·2023-12-06 12:54

【GD32307E-START】04 使用TinyMaix进行手写数字识别

【GD32307E-START】04使用TinyMaix进行手写数字识别参考博客【GD32F427开发板试用】使用TinyMaix进行手写数字识别https://blog.csdn.net/weixin

End-ING·2023-12-05 12:27

Course2-Week1-神经网络

神经网络概述1.1欢迎来到Course21.2神经元和大脑1.3引入神经网络-需求预测1.4神经网络的其他示例-图像感知2.神经网络的数学表达式2.1单层的神经网络-需求预测2.3前向传播的神经网络-手写数字识别

虎慕·2023-12-05 09:35

卷积神经网络（CNN）：艺术作品识别

.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别卷积神经

NoteLoopy·2023-12-05 05:46

卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别.ipynb

.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别卷积神经

NoteLoopy·2023-12-05 05:07

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

文章目录1、KNN分类介绍2、KNN分类核心要素3、KNN分类实例1.1鸢尾花分类1.2手写数字识别1、KNN分类介绍分类是数据分析中非常重要的方法，是对己有数据进行学习,得到一个分类两数或构造出一个分类模型

七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

Mindspore实现手写数字识别

废话不多说，首先说一下我使用的环境：python3.9mindspore2.1使用jupyternotebookStep1：导入相关依赖的包importosfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportmindsporeasmsimportmindspore.contextascontextimportmindspore.datasetas

编程被我拿捏住了·2023-12-04 13:34

基于BP神经网络的手写体数字识别matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序filename=dir('images\*.bmp');%图像文件格式loadBP.matfilename=dir('test\*.bmp');%图像文件格式%测试集测试figure;fork=1:60filename(

简简单单做算法·2023-12-03 16:56

卷积神经网络-3D医疗影像识别

CT扫描进行预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别卷积神经网络

NoteLoopy·2023-12-03 07:33

18、深度学习实战——完成一个模型的训练和推理

本文进行一个实战，我选择了一个经典的图像识别神经网络——Mnist手写数字识别的神经网络。一起从获取训练数据集、训练模型到预测图片走一遍，感受一下一个神经网络是如何被训练出来，又是如何工作的。

董董灿是个攻城狮·2023-12-02 17:54

手写数字识别加法器--深度学习实验

上次老师布置了一个实验：手写数字识别--深度学习实验-CSDN博客这次在上次的基础上又布置了一个实验，也是做了好久才做出，所以把实验报告放到CSDN保存，自己忘了方便查阅，也为其他人提供借鉴。

IT小艺·2023-12-02 10:42

MNIST训练数字识别

文章目录Keras搭建卷积网络训练模型详解全部代码Keras搭建卷积网络训练模型详解Keras里面自带了训练和测试数据集，我们要做的就是搭建Keras模块，并且确保训练集和测试集的数据和模块的参数相吻合导入Sequential模型：在深度学习中，顺序模型是一种简单的线性堆叠模型，通过将层逐一叠加构建神经网络importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfr

没有难学的知识·2023-12-01 18:12

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型

爱芯元智AX650N部署yolov8s自定义模型本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型（博主展示的是自己训练的手写数字识别模型），本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2工具量化部署到开发板上训练自己的

冰糖小新新·2023-12-01 13:10

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

2手写数字识别我们先来看一下手写数字识别案列，采用LeNet网络，其输入为一

indigo love·2023-12-01 01:40

Python手写数字识别

程序示例精选Python手写数字识别如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对《Python手写数字识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。

荷塘月色2·2023-12-01 00:16

吴恩达机器学习课后作业Python实现 03 Multi-class Classification & Neural Network

练习的第一部分，将扩展之前的逻辑回归实现，将其应用于一对多的分类；第二部分将使用神经网络进行数字识别。

shy~·2023-11-30 01:27

每天五分钟计算机视觉：LeNet是最早用于数字识别的卷积神经网络

LeNet假设你有一张32×32×1的图片，然后使用6个5×5的过滤器，步幅为1，padding为0，输出结果为28×28×6。图像尺寸从32×32缩小到28×28。然后进行池化操作，使用平均池化，过滤器的宽度为2，步幅为2，图像的尺寸，高度和宽度都缩小了2倍，输出结果是一个14×14×6的图像。接下来又是卷积层，用一组16个5×5的过滤器，新的输出结果有16个通道，所以这个图像从14到14缩小到

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:55

CNN实现手写数字识别（Pytorch）

CNN的实现主要包括以下步骤：数据加载与预处理模型搭建定义损失函数、优化器模型训练模型测试以下基于Pytorch框架搭建一个CNN神经网络实现手写数字识别。

羊羊猪·2023-11-29 07:31

手搓卷积神经网络(CNN)进行手写数字识别(python)

前言：本文属于学习笔记性质。为了让自己更深入地理解卷积神经网络，我只用numpy、pandas等几个库手搓了一个识别MNIST数字的CNN。500张图单次训练，准确率70-80%。注意：1.代码并非原创，主要参考了下面的文章，我按自己的思路进行了一些改动。(29条消息)python神经网络案例——CNN卷积神经网络实现mnist手写体识别_pythoncnn_腾讯数据架构师的博客-CSDN博客2.

Yurakucho·2023-11-29 07:51

（三）Pytorch快速搭建卷积神经网络模型实现手写数字识别(代码+详细注解)

卷积神经网络的架构Q3:卷积神经网络中的参数共享，也是比传统网络的优势所在4、具体的实现代码+网络搭建前言深度学习pytorch系列第三篇啦，之前更了FC，NN，这篇是卷积神经网络（cNN）模型实现手写数字识别

爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-29 06:34

基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别

在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课

matlab汪汪队·2023-11-29 05:42

K 最近邻算法

K最近邻算法简单KNN海伦约会手写数字识别KNN算法的优缺点K最近邻（K-NearestNeighbor，KNN）算法，是1967年由CoverT和HartP提出的一种用于分类与回归的方法。

写进メ诗的结尾。·2023-11-28 08:10

机器学习实战第3天：手写数字识别

少年起而行之文章目录一、任务描述二、数据集描述三、主要代码（1）主要代码库的说明与导入方法（2）数据预处理（3）模型训练（4）模型预测与性能评估（5）除数据预处理外的完整代码四、本章总结一、任务描述手写数字识别是机器学习中的一个经典问题

Nowl·2023-11-27 20:27

02、Tensorflow实现手写数字识别（数字0-9）

02、Tensorflow实现手写数字识别（数字0-9）开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-11-27 06:50

[Python人工智能] 四十.命名实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的威胁情报实体识别万字详解

前一篇文章普及VSCode配置Keras深度学习环境，并对比常用的深度学习框架，最后普及手写数字识别案例。

Eastmount·2023-11-26 21:52

基于LeNet实现手写体数字识别实验

3模型训练4模型评价5模型预测总结参考文献在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5，并进行手写体数字识别任务。首先建立一个nndl.py文件存储我们需要的自定义模块fromtorch.nn.in

熬夜患者·2023-11-26 20:24

使用MATLAB搭建深度神经网络（DNN）

在这个例子中，我们将使用经典的手写数字识别数据集MNIST。该数据集包含了大量的手写数字图像，每个图像都有对应的标签，表示图

代码探险狂人·2023-11-26 01:48

竞赛选题题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

laafeer·2023-11-25 20:19

《机器学习实战》(一) —— kNN

文章目录资料kNN步骤知识点简易kNN算法海伦约会读取txt文件法一:open打开法二:pandas(不熟)字符串类别格式需转为数字格式matplotlib显示中文乱码问题Matplotlib画图均值归一化测试数字识别首先

^BonnenuIt·2023-11-25 14:06

01、Tensorflow实现二元手写数字识别

01、Tensorflow实现二元手写数字识别（二分类问题）开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-11-25 13:14

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

python手写数字识别论文_Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

手写体数字识别MNIST数据集基于线性假设的支持向量机分类器LinearSVC#coding:utf-8#In[1]:#从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。

weixin_39644021·2023-11-24 08:37

基于TensorFlow的FNN模型——MNIST手写数字识别器（二）之数据集可视化【开源】

MNIST数据集的介绍二、使用MNIST数据集1、读取MNIST数据集2、MNIST数据集的常见操作三、可视化MNIST图片1、随机抽取9张图片数据2、可视化图片数据3、可视化效果提示前言MNIST手写数字识别是深度学习过程中的经典项目

魔法攻城狮MRL·2023-11-24 08:05

TensorFlow实战教程（三十五）-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

这篇文章将介绍基础知识，因为很多读者咨询我如何用VSCode配置Keras深度学习环境，并对比常用的深度学习框架，最后普及手写数字识别案例。

张志翔的博客·2023-11-24 04:34

TensorFlow实战教程（十九）-Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解

这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章，希望对您有所帮助！

张志翔的博客·2023-11-23 01:27

matlab使用BP神经网络手写数字识别,BP神经网络实现手写数字识别matlab实现 (Matlab implementation of handwritten digit recognition .

BP神经网络实现手写数字识别matlab实现BP神经网络实现手写数字识别matlab实现\100-100.jpgBP神经网络实现手写数字识别matlab实现\AfterAppr_0.bmpBP神经网络实现手写数字识别

weixin_39752788·2023-11-21 14:04

8月10日TensorFlow学习笔记——TensorFlow 数据类型、创建、索引与切片、维度变换、前向传播

文章目录前言一、Numpy回归问题实战1、Step1：computeloss2、Step2：computeGradientandupdate二、手写数字识别1、Step1：XandY2、Step2：networkstructure3

Ashen_0nee·2023-11-18 21:26

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化5.调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST手写数字数据集介绍2.神经网络程序说明3.网络结构说明前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学

桑数模园·2023-11-16 21:57

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