784

深度学习——多层感知机实现代码

加载数据集batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)2.初始化模型参数输入是向量num_inputs=784
jbkjhji·2022-11-21 19:49

pytorch 实现MLP（多层感知机）

主要使用torch.nn.Linear(in_features,out_features)，因为torch.nn.Linear是全连接的层，就代表MLP的全连接层本文实例MNIST数据，输入层28×28=784
robator·2022-11-21 12:54

Auto-Encoders、VAE及实战

224x224，很难处理；可视化：https://projector.tensorflow.org/；利用无监督的数据；压缩、去噪、超分辨率Auto-Encoders我们的目标就是重建他自己，最后一层重建节点784
daoboker·2022-11-21 10:28

手写数字数据集——MINST的读取及预处理

mnist.pkl文件的内容info是一个元组，包括训练集、验证集、测试集，它并没有直接使用原始图像，而是将其转换成了向量的形式，它已经把手写识别的图片（28*28）转化成了一个向量（1，784），向量中的每一维分别代表原始图像中对应像素点的灰度值
dejavuuu~·2022-11-21 05:29

全连接神经网络——MINST手写数字识别

网络的结构如下，输入层一共28*28=784个神经元，隐藏层共15个神经元（这里可以自由设置），输出层一个十个神经元，分别
dejavuuu~·2022-11-21 05:35

多层感知机的简洁实现

引入库importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l2.构造层数net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,512
无 眠·2022-11-20 23:29

mnist手写数据集神经网络C语言,matlab练习程序（神经网络识别mnist手写数据集）...

这里神经网络输入层是784个像素，用了100个隐含层，最终10个输出结果。arc代表的是神经网络结构，可以增加隐含层，不过我
sched yield·2022-11-20 16:05

TensorFlow报错：module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘placeholder‘等两个错误

tf.placeholder是这个是tensorflow1.x版本的东西，tensorflow2.0就不能用了改变方法1：tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,784
某睿鸭·2022-11-20 12:32

卷积神经网络基础

那么总的数值个数为784个特征。那现在这张图片是彩色的，那么彩色图片由RGB三通道组成，也就意味着总的数值有28283=2352个值。
伏 念·2022-11-20 04:49

卷积神经网络（CNN）的整体框架及细节（详细简单）

右图就是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）（CNN），我们在这张图中可以明显地看出，左图看上去像二维的，右图好像是一个三维的图，举个例子，比如在传统神经网络输入的一张图有784
小林学编程·2022-11-19 15:24

Mnist数据集介绍

Mnist数据集把代表一张图片的二维数据转开成一个向量，长度为28*28=784。因此在Mnist的训练数据集中mnist.t
不服输的小白·2022-11-19 09:41

多层感知机的从零开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#选择批量大小batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)2、初始化权重w和偏移b#分别代表784
小白学AI·2022-11-19 06:36

11李沐动手学深度学习v2/MLP (Multilayer Perceptron) 多层感知机简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#模型超参数激活函数（使用那种激活函数也可以认为是超参数）net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256
xcrj·2022-11-19 06:15

卷积神经网络(CNN)——图像卷积

正如我们之前使用MLP对Fashion-MNIST数据集进行训练和预测的那样，输入的图片是一个28x28的二维张量(图片的通道数为1)，我们将每张图片reshape成一个1x784的张量作为MLP的输入
HS_zhangjiong·2022-11-18 11:12

Tensorflow图像识别 Tensorflow手写体识别（一）

其中的每一个像素拿出来做一个特征，所以一共是28×28=784的特征。我们使用x1，x2......x784用来表示这784个特征。这一列x就是我们的输入层。
pythonSuperman·2022-11-08 13:12

cnn 卷积神经网络各层介绍和典型神经网络

当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的28×28的手写数字图片，输入层的神经元就有784个
DevinDujun·2022-11-07 17:28

神经网络做MNIST手写数字识别代码

每张图片都由一个28×28的矩阵表示，每张图片都由一个784维的向量表示（28*28=784）。详细介绍参考：http://ya
做个好男人！·2022-11-07 17:16

吴裕雄 python 神经网络TensorFlow实现LeNet模型处理手写数字识别MNIST数据集

importtensorflowastftf.reset_default_graph()#配置神经网络的参数INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10IMAGE_SIZE=28NUM_CHANNELS
weixin_30662539·2022-11-05 22:10

LeetCode_回溯_BFS_中等_784.字母大小写全排列

目录1.题目2.思路3.代码实现（Java）1.题目给定一个字符串s，通过将字符串s中的每个字母转变大小写，我们可以获得一个新的字符串。返回所有可能得到的字符串集合。以任意顺序返回输出。示例1：输入：s=“a1b2”输出：[“a1b2”,“a1B2”,“A1b2”,“A1B2”]示例2：输入:s=“3z4”输出:[“3z4”,“3Z4”]提示：1res=newArrayListletterCase
星许辰·2022-11-03 15:42

wy的leetcode刷题记录_Day28_动态规划完结篇

wy的leetcode刷题记录_Day28_动态规划完结篇时间：2022-10-30目录wy的leetcode刷题记录_Day28_动态规划完结篇784.字母大小写全排列题目介绍思路代码收获647.回文子串题目介绍思路代码收获
wy-1226·2022-11-03 14:50

python神经网络图像识别note

BP神经网络手写数字识别mnist测试集(28*28)识别mnist训练集60000个样本,测试集10000个样本,发现使用4层BP神经网络784,50,20,10没有3层神经网络784,100,10识别率高
fantasysolo·2022-11-03 08:30

784. 字母大小写全排列 : 爆搜求具体方案的两种方式

题目描述这是LeetCode上的784.字母大小写全排列，难度为中等。Tag:「DFS」、「爆搜」、「二进制枚举」给定一个字符串s，通过将字符串s中的每个字母转变大小写，我们可以获得一个新的字符串。
·2022-10-30 23:06

卷积（Convolution）（一）

标准卷积卷积提出背景在全连接网络中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如下图所示，28x28的输入数据被展开成为784x1的数据作为输入。
不负韶华ღ·2022-10-25 17:03

跟李沐学AI--多层感知机

输入层是数据集中的图片，每张图片的尺寸是2828，因此这里的输入可以看作将图片展开为一维张量后每个通道的像素，即n=2828=784。隐藏层，这里隐藏层的大小设置为m=256。
susu_susi·2022-10-24 18:21

手写数字代码识别（pytorch）实现

第一个值是图像所表示的数字，其余的784个值是图像（尺寸为28像素×28像素）的像素值。¶我们可以使用info()函数查看DataFrame的概况df.info()
无咎.lsy·2022-10-22 09:14

NumPy构建多层感知机训练MNIST数据集

运行环境：python3.6.121.加载MNIST数据集1.1代码defload_data_wrapper():#tr_d=>{tuple:2}#tr_d[0]=>{ndarray:(50000,784
奔向星辰花海·2022-10-16 22:03

动手实现CNN卷积神经网络

数据集采用的是手写数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）：本文构建的CNN网络图如下：像素点：28*28=784，55000张手写数字图片。
weixin_30505751·2022-09-28 12:37

Pytorch入门笔记：CNN卷积神经网络（哔哩哔哩刘二大人）

__init__()self.l1=torch.nn.Linear(784,512)self.l2=torch.nn.Linear(512,256)self.l3=torch.nn.Linear(256,128
未空blog·2022-09-21 07:49

基于pytorch的GAN网络搭建

首先生成长度为100的高斯噪声，并且将噪声通过线性模型升维到784维。激活函数采用Relu。#定义判别器#####Ge
AI小蜗牛·2022-09-20 07:02

TensorFlow-手写数字识别（三）

参数个数：Σ(前层x后层+后层)如之前用于手写识别的3层全连接网络，输入层784个节点，隐藏层500个节点，输出层10个节点。则：隐藏层参数：748*500+500输出层参数：5
码农爱学习·2022-09-03 07:38

三、卷积神经网络结构及其发展历程--深度学习EECS498/CS231n

Numberofoutputelements:C*Ｈ*Ｗ＝64*56*56=200704;Bytesperelement=4(for32-bitfloatingpoint).KB=200704*4/1024=784Parameters
Anfanger4De·2022-08-27 07:30

用CNN实现手写数字识别

一、模型结构用户输入的图像是一个784维的向量x,我们按照以下步骤搭建网络：1、把x整形为【28，28，1】的灰度图2、用一次3x3的卷积操作从x中抽象出32个基本特征，图像形状变成【28，28，32】
qq_27481087·2022-08-25 07:51

多层感知机用于MNIST手写数字数据集分类

  1、获取MNIST数据集，每张图片像素为28x28  2、模型架构为包含两个隐含层的多层感知机模型  输入层维度:28x28=784  第一层隐含单元数:256  第二层隐含单元数:256  输出层维度
Red_Lotus_·2022-08-15 07:47

自编码器 AE（AutoEncoder）程序

在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。通过这个约束，来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。
代码的路·2022-08-02 10:18

适合初学者的使用CNN的数字图像识别项目：Digit Recognizer with CNN for beginner

每张图像高28像素，宽28像素，总共784像素。每个像素都有一个与之关联的像素值，表示该像素的亮度或暗度，数字越大表示越暗。该像素值是介于0和255之间的整数，包括0
孤飞·2022-08-01 14:00

深度学习tensorflow之softmax（二）手写数字识别底层实现

数据集MNISET手写数字数据集代码'''手写数字识别结构：x（m*784）->（784*512）隐层（512*10）->y(m*10)'''importtensorflowastfimportrandomfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data
繁华三千东流水·2022-07-23 17:39

深度学习实验：Softmax实现手写数字识别

每个样本都是一个784×1的矩阵，是从原始的28×28灰度图像转换而来的。MNIST中的数字范围是0到9。下面显示了一些示例。注意：
老师我作业忘带了·2022-07-23 17:08

自编码器 AE（AutoEncoder）程序

在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。通过这个约束，来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。
·2022-07-15 09:52

PyTorch学习笔记：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by

oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.FloatTensor[784,512
code_carrot·2022-07-13 07:57

基于pytorch的MNIST手写数字识别

一、MNIST数据集MNIST数据集包括：60000张训练集28*28的灰度图像及标签10000张测试集28*28的灰度图像及标签二、神经网络结构两层全连通神经网络：输入层：784隐藏层：80（自定）输出层
仲夏夜之梦xz·2022-06-12 09:11

Pytorch深度学习——用全连接神经网络实现MNIST数据集分类

如图所示是MNIST数据集中一个方格的图像，它是由28x28=784个像素组成，其
学习CV的研一小白·2022-06-01 07:12

多层神经网络 —— Sequential实现手写数字识别

因此，输入层中有784个结点，我们使用一个隐含层的全连接网络来实现手写数字数据集的识别。这些数字从0到9，分为10类，因此输出层中有10个神经元。分别是当前图片属
xuechanba·2022-05-31 07:38

【2_ModelLetrieval-1】Tensorflow学习笔记_全连接神经网络

#0前向传播过程importtensorflowastf#输入为28*28像素图像，输出为0-9之间的数字INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500#获取权重
Qine_f·2022-05-24 07:05

多分类-手写识别体

已知28*28=784第一列的值为标签值。范围(0，9)，我们希望神经网络能够预测得到正确的标签值。剩下的784=28*28列数据是手写识别体的数字的像素值。因此我们可以把第一列作为标签值，
ScrapingBoy·2022-05-10 07:10

Codeforces Round #784 (Div. 4)

Problem-C-Codeforces题意:给定任意次变换(下标为奇数的集体+1或者是下标为偶数的集体+1),判断是否有可能将下标为奇数的元素全部变成奇数,下标为偶数的元素全部变成偶数思路:如果下标为奇数或者偶数的元素同时存在奇数或者偶数,那么必定不能通过转换变成完全是奇数或者是偶数,反之,则可以#include#definexfirst#defineysecond#defineIOSios::
梦忆晴天·2022-05-02 12:47

机器学习技巧_不平二分类交叉验证及模型评估指标选择

该篇侧重点在于不平二分类的评估指标选择1、数据说明数据为MNIST有70000张图片，每张图片有784个特征。
Scc_hy·2022-04-19 07:46

PyTorch基础（四）卷积神经网络

我们以手写识别的数据集MNIST举例，每个图像的是一个长宽均为28，channel为1的单色图像，如果使用全连接的网络结构，即，网络中的神经与相邻层上的每个神经元均连接，那就意味着我们的网络有2828=784
onion___·2022-04-08 07:54

机器学习1——手写数字识别

每张图像高28像素，宽28像素，总共784像素。每个像素都有一个与之相关联的像素值，表示该像素的明度
调参侠鱼尾·2022-03-29 15:20

CTFSHOW大赛原题篇(web771-web790)

文章目录web771web773web774web775web776web777web778web779web780web781web782web784web785web786web787web788web789web790web771GXYCTF2019
yu22x·2022-03-25 14:53

ISO 3166 2位国别编码

ISO3166域名国家ISO4217货币ADAND020.ad安道尔EURAEARE784.ae阿联酋；阿拉伯联合酋长国AED阿拉伯联合酋长国迪尔汗=100菲尔斯AFAFG004.af阿富汗AFN阿富汗尼
dishuangqing3232·2022-03-15 09:07
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他