数字识别第4页

如何在先楫HPM6750上运行轻量级AI推理框架TinyMaix

甚至在ArduinoATmega328(32KBFlash,2KBRAM)上都能基于TinyMaix进行手写数字识别。二、TinyMaix移植本节介绍如何将TinyMa

上海慧鲲电子有限公司·2023-11-10 18:34

STM32单片机使用KNN算法实现鸢尾花分类

通过检索发现，在单片机端实现KNN算法的例子较少，仅有几个用单片机实现手写数字识别的。本例程硬件使用的是STM32F103C8T6最小系统板，IAR/MDK开发环境，STM32CubeMX进

wanglong3713·2023-11-10 08:03

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法

分类问题在现实中应用非常广泛，例如区分图片上的猫和狗、手写数字识别、垃圾邮件分类、人脸识别等。分类问题有二分类（是或否）和多分类（多个类别中差别哪一类），而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问

xiao | yang·2023-11-09 16:45

【机器学习】神经网络实现异或（XOR）

自己参考【机器学习】课程中数字识别的作业题写了代码，对于作业题中给的数字图片可以达到95%左右的识别准确度。但是改成训练异或的网络时，怎么也无法得到正确的结果。后来查

liuyukuan·2023-11-09 13:03

人工智能概论报告-基于PyTorch的深度学习手写数字识别模型研究与实践

如果有给自己作业起到参考帮助，请给我点个赞哦，嘿嘿嘿嘿基于PyTorch的深度学习手写数字识别模型研究与实践摘要

zhihong2002·2023-11-08 21:23

【工具】OCR方法｜不用下载额外的软件，提取扫描中英文PDF的目录文本的最优解！（一）

评分标准（根据目录提取的需求）：1）安装便捷性；2）中英文字形识别率；3）数字识别准确率；4）保持目录格式，或只需要少量的调整；5）使用便捷性。最后得到的方法是QQ

shandianchengzi·2023-11-08 20:25

【深度学习】手写数字识别

文章目录一、步骤1.导包2.查看数据集图片3.多层感知器4.结果总结一、步骤1.导包#导入需要的包importnumpyasnpimportpaddleaspaddleimportpaddle.fluidasfluidfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfrompaddle.fluid.dygraphimportLinearp

木木牙·2023-11-08 06:08

自动化验证码破解：Python与OCR库的完美结合

通过深度学习的方法，ddddocr在双重数字识别任务上能够取得较高的准确率。开源项目：这是一个开源

是阿尘呀·2023-11-07 09:22

使用Tensorflow进行完整的深度神经网络CNN训练完成图片识别案例2

Convolutionalneuralnetworks•视觉皮层、感受野，一些神经元看线，一些神经元看线的方向，一些神经元有更大的感受野，组合底层的图案•1998年YannLeCun等人推出了LeNet-5架构，广泛用于手写体数字识别

海宝7号·2023-11-07 03:36

pytorch实现 --- 手写数字识别

文章分类在Pytorch：Pytorch（1）---《pytorch实现---手写数字识别》pytorch实现---手写数字识别目录1.项目介绍2.实现方法3.程序代码4.运行结果1.项目介绍使用pytorch

不去幼儿园·2023-11-06 15:13

机器学习入坑指南（九）：TensorFlow 实战——手写数字识别（MNIST 数据集）

上篇文章简要介绍了「深度学习」，接下来，我们将从最经典的例子入手进行实战。一、背景知识简介1TensorFlowTensor：张量（即多维数组），Flow：（数据）流TensorFlow，是一个使用数据流图（dataflowgraohs）技术来进行科学计算的开源软件库，它由GoogleBrain团队开发，被广泛应用于各种感知和语言理解任务的机器学习。点击访问：TensorFlow官网，可以查阅官方

EvanNightly·2023-11-06 07:11

【ML】分类问题

常用入门案例：垃圾邮件检测、图像分类、手写数字识别、考试通过预测。分类问题和回归问题的明显区别：分类问题的结果是非连续型标签，回归输出结果是连续型数值。常用模型

ahojcn·2023-11-05 12:27

毕业设计-基于卷积神经网络的手写数字识别

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、卷积神经网络二、算法实现三、实验结果与分析四、总结实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经

HaiLang_IT·2023-11-05 08:30

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别个人博客地址文章目录Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别环境内容步骤准备MNIST数据集数据预处理定义网络模型定义训练超参数网络训练和预测代码下载环境

闪电丶教主·2023-11-05 08:58

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（a）

实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。本文出现的所有代码和数据集，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：Github代码地址

公子曼步·2023-11-05 03:32

机器学习 —— 支持向量机

3.2不等式约束的KKT条件3.3最大间隔问题的拉格朗日乘法四、SMO算法4.1小规模数据集4.2应用简化版SMO算法处理小规模数据集4.3、利用完整PlattSMO算法加速优化五、示例：基于SVM的手写数字识别

DreamWendy·2023-11-03 19:48

深度学习Week14-yolov5s.yaml文件解读（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一篇的文章深度学习Week12-训练自己的数据集

牛大了2023·2023-11-02 23:35

手写数字识别--神经网络实验

实验源码自取：神经网络实验报告源码.zip-蓝奏云上深度学习的课程，老师布置了一个经典的实验报告，我做了好久才搞懂，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由于本人是小白，刚入门炼丹，有写地方搞不懂，实验报告有错误的在所难免，请及时指出错误的地方前馈神经网络的设计一、实验目标及要求1.掌握python编程2.掌握神经网络原理3.掌握numpy库的基本使用方法4.掌握py

IT小艺·2023-11-02 11:11

TensorFlow实现LeNet-5

LeNet-5是YannLeCun教授提出的（今年的图灵奖获得者），它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。

RunningSucks·2023-11-02 05:31

机器学习轻松入门——KNN算法的PYTHON语言实现

本篇文章主要由以下几个方面构成：KNN算法的原理及伪代码KNN算法的优缺点KNN算法实现手写数字识别系统1.KNN算法的原理及伪代码KNN算法，即在已知训练集数据所对应标签的情况下，去预测测试集数据所对应的标签

weixin_43692562·2023-10-31 20:13

自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现

8）ReLU函数2.三层神经网络的实现1）结构2）代码实现3.输出层的设计1）概述2）softmax函数3）实现softmax函数时的注意事项4）softmax函数的特征5）输出层的神经元数量4.手写数字识别

千里之行起于足下·2023-10-31 17:12

深度学习代码怎么读-小白阶段性思路（以手写数字识别应用为例）

完善更新深度学习代码初尝试：小白的学习之路第一步：学习编程语言第二步：学习基础知识第三步：学习深度学习框架第四步：阅读示例代码第五步：调试和实验第六步：查阅文档和资源第七步：参与社区和讨论一个简单的深度学习代码案例（手写数字识别

是Yu欸·2023-10-31 16:56

paddle实现手写数字识别（1）

学习思路内容来源于百度毕然老师学习课程教案。图1是毕然老师总结的“纵横学习方法”。首先基于百度的paddle来建模解决一个问题的思路，纵向上分为六个步骤，横向上对每一个步骤进行细分学习。数据处理#设置数据读取器，API自动读取MNIST数据训练集train_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train')读取minst的train训练集数据，pa

Bonyin·2023-10-30 18:51

集装箱OCR：EAST和tesseract

下图是监控摄像头拍摄到的画面，我们需要完成的就是把及上面的那些字母和数字识别出来。

GreatJu·2023-10-29 22:31

Pytorch实现手写数字识别

1、流程分析准备数据，需要准备DataLoader构建模型，可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存模型的评估2、准备数据集和测试集使用torch中自带的MNIST数据集，调用MNIST返回的结果中图形数据是一个Image对象，需要对其进行处理，为了进行数据的处理，接下来学习torchvision.transforms的方法2.1、torchvision.transforms的

Vinsmoke -Hou·2023-10-29 15:29

【补档】基于PyTorch的手写数字识别

“过去都是假的，回忆是一条没有归途的路，以往的一切春天都无法复原，即使最狂热最坚贞的爱情，归根结底也不过是一种瞬息即逝的现实，唯有孤独永恒。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主

追光者♂·2023-10-29 15:25

基于深度学习的手势识别算法实现

卷积神经网络算法三、数字图像识别的实现与分析4.1实验环境介绍4.2基于Python对数字图像识别的实现4.2.1线性感知器算法实现4.2.2CNN算法实现4.2.3RNN算法实现结论六、目录概要近年来，手写体数字识别是计算机视觉和模

01图灵科技·2023-10-29 10:17

机器学习之KNN交叉验证实例

实例之数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ndimageasndimageimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklea

qq_38404903·2023-10-27 17:37

案例1——手写数字识别

一.MNIST数据集如图3-24，MNIST手写数字图像集是由0到9的数字图像构成。训练图像有6万张（用于学习），测试图像有1万张（用于推理）。MNIST的图像数据是28像素X28像素的灰度图像，各像素的取值在0到255之间。每个图像数据都相应标有“7”，“2”，“1”等标签1、读入MNIST数据集书中提供的mnist.py脚本（dataset目录下），提供了从下载MNIST数据集到将这些数据转换

HavingAFish·2023-10-26 05:54

deeplearning4j训练推理案例2023——手写数字识别

文章目录1.minist数据集2.依赖包3.手写数字训练与推理4.扩展阅读deeplearning4j自带学习案例项目deeplearning4j-examples1.minist数据集下载链接6W训练集，1W测试集2.依赖包主要是deeplearning4j、javacv的一些包，案例打出的jar包1.3G,pom来自githubdeeplearning子项目deeplearning4j-exa

jwolf2·2023-10-26 05:41

造车先做三蹦子220101--机器学习字符(字母、和数字识别)的“小白鼠”与“果蝇”

“0”数字字符零的图片(16*16点阵)：#Letter23Digital23R231006d.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)fromPILimportImagefromPILimportImageDrawfromPILim

aw344·2023-10-24 07:22

(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别

论文链接：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络，但是其包含深度学习的基本模块：卷积层、池化层以及全连接层，其结构如图1所示。图1：LeNet-5网络结构图1.网络各层参数解析：1.1INPUT层：首先是数据输入层，输入图像尺寸统一是归一化后的32x32。1.2C

老邱生·2023-10-24 02:00

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

一、网络模型结构LeNet是具有代表性的CNN，在1998年被提出，是进行手写数字识别的网络，是其他深度学习网络模型的基础。如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。

摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

MNIST手写数字识别实战演练

一、准备工作1.安装tqdmTqdm是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在Python长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器tqdm(iterator)。可以在命令行使用pip命令安装，也可以在pycharm中安装，按图中步骤，点一下cuda库，然后在搜索框搜索tqdm直接点击install即可。安装好之后测试一下：importtimefromtqdmimporttqdm

Zkaisen·2023-10-23 16:43

经典卷积神经网络 - LeNet

该模型用于手写的数字识别。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。

code_weic·2023-10-23 14:10

使用mediapipe训练手指数字识别

mediapipe手指数字识别本文是从0开始创建一个识别手势的机器学习模型，为了识别手势，采用mediapipe模型，这个模型会返回手指的位置，之后再通过训练一个模型将这些位置分类得到手势一、导入依赖importcv2importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnsimportmedia

DSJ_ kohler·2023-10-22 13:54

从头开始使用 KNN 进行 KNN 和 MNIST 手写数字识别的初学者指南

一、说明MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是事实上的计算机视觉“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为分类算法基准测试的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。最终目标是从数万张手写图像的数据集中正确识别数字。图片来源：维基百科我们现在将尝试从头开始使用KNN（K最近邻）算法对数字进行分类。在此之前，我

无水先生·2023-10-22 11:52

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。

Hello NiKo·2023-10-21 20:38

【手写数字识别】CNN卷积神经网络入门案例

安装Anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/安装完成后，在CMD窗口输入conda--help查看是否安装成功使用conda创建环境condacreate--nametfpython3.7condaactivatetf在tf环境中安装TensorFlowpipinstalltensorflow在pycha

Drone_xjw·2023-10-21 20:05

基于Pytorch的CNN手写数字识别

一.下载数据集并加载在这里使用MINST开源数字识别数据集。

nice-wyh·2023-10-21 17:29

第一个机器学习算法：K-近邻算法实现手写数字识别系统

一、前提知识点：1、参考Linux命令大全：http://man.linuxde.net/wget命令wget：用来从指定的URL下载文件；wget非常稳定，它在带宽很窄的情况下和不稳定网络中有很强的适应性，如果是由于网络的原因下载失败，wget会不断的尝试，直到整个文件下载完毕。如果是服务器打断下载过程，它会再次联到服务器上从停止的地方继续下载。这对从那些限定了链接时间的服务器上下载大文件非常有

0914_h·2023-10-21 16:55

【毕业设计】深度学习手写字符识别系统 - python 卷积神经网络

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2.3.1S2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

caxiou·2023-10-21 16:54

pytorch 入门（三）案例一：mnist手写数字识别

本文为小白入门Pytorch内部限免文章本文为小白入门Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】mnist手写数字识别原作者：K同学啊目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3

大地之灯·2023-10-21 12:08

哈工大人工智能暑期课实践项目——手写体识别四则运算

一、项目介绍手写数字识别增强版。

hit_zx·2023-10-20 05:48

OpenCV模板匹配实现银行卡数字识别

目录1，项目流程2，代码流程解读2.1导入工具包2.2设置参数2.3指定信用卡类型2.4展示图像编辑2.5读取一个模板图像2.6转化为灰度图--------->再转化为二值图像2.7计算轮廓编辑2.8导入我们要识别的图像，并预处理3，全部代码1，项目流程导入所需的工具包。设置命令行参数，包括输入图像和模板图像的路径。定义信用卡类型的字典。读取并预处理模板图像。首先将图像转换为灰度图像，然后进行二值

txz2035·2023-10-19 20:46

实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/Nb93582M_5usednAKp_Jtw)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**>-**文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45

t000818·2023-10-19 06:42

tensorflow导入mnist数据集出现网络连接错误

在利用Tensorflow学习深度学习的过程中，相信很多人第一次写的代码就是利用mnist数据集进行手写数字识别。

le_贝·2023-10-19 02:00

（四）使用TensorFlow完成mnist数据集手写数字识别

导包2、下载并加载数据集3、可以先来看看数据集中的手写数字到底是什么样的4、定义模型5、定义测试准确率tensor及其他数据6、开启session，迭代训练并验证准确率7、运行查看结果8、完整代码手写数字识别在

hlp4207·2023-10-19 02:57

机器学习课程教学案例—简单手写数字识别系统开发

机器学习课程教学案例—手写数字识别系统开发摘要：面对机器学习复杂的技术性课程，细化教学目标、贯穿案例驱动的教学方法、强化实践教学应该是最有效的教学方法。

zoro601·2023-10-19 00:55

卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-10-18 15:25

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