K近邻手写数字识别第9页

走进大模型

上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型

·2023-08-22 18:04

第P1周：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同学啊我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2.13.0一、前期工作：1、导入数据集导入库importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiontorch：PyTorch库，用于张量操作和深度

风筝超冷·2023-08-19 20:09

KNN中不同距离度量对比和介绍

k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。

·2023-08-18 09:04

[oneAPI] 手写数字识别-GAN

[oneAPI]手写数字识别-GAN手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel

星码·2023-08-18 09:56

[oneAPI] 手写数字识别-VAE

[oneAPI]手写数字识别-VAEoneAPIVAE模型实现手写数字识别任务定义使用包定义参数加载数据VAE模型与介绍训练过程结果比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel

星码·2023-08-18 09:56

机器学习与模式识别2：KNN（k近邻）

一、简介首先，随机选择K个对象，而且所选择的每个对象都代表一个组的初始均值或初始的组中心值，对剩余的每个对象，根据其与各个组初始均值的距离，将他们分配各最近的（最相似）小组，然后重新计算每个小组新的均值，这个过程不断重复，直到所有的对象在K组分布中都找到离自己最近的组。算法流程：计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按照距离值进行排序选取最小的k个距离，并统计这k个点所在类别出现的概率返回前k

学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:10

百度飞浆实战-手写数字识别

目录参考建模过程1、数据加载和预处理2、模型的网络设计和开发模型组网3、模型训练代码实战1、打开aistudio找到项目参考视频教程PaddleAPIDOC建模过程1、数据加载和预处理飞桨框架帮助我们将MNIST数据集进行了内置数据集名称：MNIST数据集官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist训练样本量：60,000张验证样本量：10,000张单个样本形状：(28,

Blueeyedboy521·2023-08-17 17:15

卷积神经网络全解：（AlexNet/VGG/ GoogleNet/LeNet/卷积/激活/池化/全连接）

，卷积神经网络，ConvolutionNeuralNetwork卷积计算公式：N=（W-F+2p）/s+11经典网络按照时间顺序1.1LeNetLeNet是YannLeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务

会害羞的杨卓越·2023-08-17 07:41

[oneAPI] 手写数字识别-BiLSTM

[oneAPI]手写数字识别-BiLSTM手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel

星码·2023-08-17 06:09

[oneAPI] 手写数字识别-LSTM

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星码·2023-08-17 06:08

[oneAPI] 手写数字识别-卷积

[oneAPI]手写数字识别手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel

星码·2023-08-17 06:36

opencv进阶06-基于K邻近算法识别手写数字示例

opencv中K近邻模块的基本使用说明及示例在OpenCV中，不需要自己编写复杂的函数实现K近邻算法，直接调用其自带的模块函数即可。本节通过一个简单的例子介绍如何使用OpenCV自带的K近邻模块。

玩转AI·2023-08-17 04:35

Keras库入门教程

在本教程中，我们将通过一个简单的手写数字识别实例来介绍Keras的基本用法。安装Keras首先，确保已经安装了Python（建议使用3.6或更高版本）。接下来，可以使用pip或cond

元尘yc·2023-08-16 15:54

opencv-进阶05 手写数字识别原理及示例

下面以手写数字识别为例进行简单的介绍。假设我们要让程序识别图20-2中上方的数字（当然，你一眼就知道是“8”，但是现在要让计算机识别出来）。

玩转AI·2023-08-16 14:12

复现基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计

来源雪天鱼基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计【持续更新】_雪天鱼的博客-CSDN博客一、设计思路1、输入28x28的图片，非png格式，而是txt格式，将图片数据进行量化，存入到txt文件当中

eachanm·2023-08-16 14:39

LeNet中文翻译

本文回顾了应用于手写字符识别的各种方法，并在标准手写数字识别任

緈福的街口·2023-08-16 13:18

自己动手制作人工神经网络0x4：实际训练

接下来的内容，是关于如何实际应用之前编写的ANN，来完成手写数字识别的任务。准备首先，需要下载数据集，以用于训练和测试。这里使用缩小版的mnist数据集。训练集有100条数据，测试集有10条数据。

御史神风·2023-08-16 11:43

Open3D KDTree的使用

目录一、原理介绍1、建立KD树2、近邻搜索二、算法流程1、读取点云并构建一个KDTree2、选取查询点3、K近邻搜索4、半径邻域搜索5、混合搜索三、代码实现四、结果展示五、备注一、原理介绍1、建立KD树

点云侠·2023-08-15 12:17

[PaddlePaddle] [学习笔记] [上] 手写数字识别（Warning:: 0D Tensor cannot be used as ‘Tensor.num、全流程、softmax、问题）

1.概述我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。

Le0v1n·2023-08-15 05:36

[PaddlePaddle] [学习笔记] [下] 手写数字识别（VisualDL、可变学习率、动静转换、动态图、静态图、jit、jit.save、jit.load、paddle、保存模型、读取模型）

完整代码地址：Paddle_MNIST_Classification如果对你有帮助，请⭐️一下。1.概述从前几节的训练看，无论是波士顿房价预测任务还是MNIST手写字数字识别任务，训练好一个模型不会超过10分钟，主要原因是我们所使用的神经网络比较简单。但实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和

Le0v1n·2023-08-15 05:36

传统图像算法 - 运动目标检测之KNN运动背景分割算法

以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模，涉及到KNN（K近邻算法），整体效果比较好，可以用来进行运动状态分析。原理如下：背景建模：在背景分割的开始阶段，建立背景模型。

zaibeijixing·2023-08-15 04:28

【量化课程】08_1.机器学习量化策略基础实战

1.2.2SVC在量化策略中的应用2.机器学习量化策略实现的基本步骤3.策略实现1.常用机器学习模型1.1回归模型线性回归多层感知器回归自适应提升树回归随机森林回归1.2分类模型线性分类支持向量机XGBoost分类K近邻分类

Taylor_29511·2023-08-14 11:08

机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践

机器学习|Python实现KNN(K近邻)模型实践目录机器学习|Python实现KNN(K近邻)模型实践基本介绍模型原理源码设计学习小结参考资料基本介绍一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理

机器学习之心·2023-08-14 08:40

【深度学习_TensorFlow】调用keras高层API重写手写数字识别项目

写在前面上一阶段我们完成了手写数字识别项目的构建，了解了网络构建、训练、测试的基本流程，但是对于一些常见的操作，因其使用过于频繁，实际上并无必要手动实现，而早已被封装为函数了。

畅游星辰大海·2023-08-13 07:49

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN

计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

海思ss928部署手写数字识别模型

大致流程---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------模型转换---------------------------------------------------------------------------

warren@伟_·2023-08-11 22:06

算能BM1684X部署手写数字识别模型

大致流程---------------------------------------------------------------参考《sophon-sail_zh》移植步骤------------------------------------------------------------------------首先搭建好自己的网络模型，并导出为onnx格式--具体可以参照-->GitHu

warren@伟_·2023-08-11 22:05

勘探开发人工智能技术：机器学习(2)

0提纲3.1kkk近邻算法3.2决策树3.3kkkMeans3.4如何定义机器学习问题3.5线性回归1kkk近邻算法开卷考试,在桌上堆的资料越多,越是“见多识广”.1.1核心思想具有讽刺意味的是:机器学习最基本的算法居然是不学习

HenrySmale·2023-08-11 15:33

深度学习：使用卷积神经网络CNN实现MNIST手写数字识别

引言本项目基于pytorch构建了一个深度学习神经网络，网络包含卷积层、池化层、全连接层，通过此网络实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，

智慧医疗探索者·2023-08-10 15:37

MachineLearningWu_14/P65-P69_Multiclass

x.1Multiclass多分类问题对于分类问题，往往指的是二分类问题，而对于二分类的decisionboundary较为简单，而实际生活中会有很多问题是多分类问题，例如MNIST手写数字识别，从特征空间上来看

樱木之·2023-08-10 08:26

(九)人工智能应用--深度学习原理与实战--前馈神经网络实现MNST手写数字识别

目标:识别手写体的数字，如图所示:学习内容:1、掌握MNIST数据集的加载和查看方法2、熟练掌握Keras建立前馈神经网络的步骤【重点】3、掌握模型的编译及拟合方法的使用，理解参数含义【重点】4、掌握模型的评估方法5、掌握模型的预测方法6、掌握自定义图片的处理与预测实现步骤:1)下载MNIST数据集2)加载、查看数据集3)数据预处理、建立前馈神经网络模型4)模型的编译、训练及评估5)识别测试集上的

张小凡vip·2023-08-09 18:20

黑马机器学习day2

转换器调用有以下几种形式：fit_transformfittransform1.1.2估计器在sklearn中，估计器是一个重要的角色，是一类实现了算法的API1、用于分类的估计器：1）sklearn.neighborsk近邻算法

每天学一点q·2023-08-09 18:36

【Pytorch+torchvision】MNIST手写数字识别

深度学习入门项目，含代码详细解析在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训，10,000张用于测试。图像是灰度（即通道数为1），28x28像素，并且居中的，以减少预处理和加快运行。目录1.整体代码2.代码解析2.1参数设置2.2数据集2.3查看测试数据2.4定义卷积神经网络

S0ybean·2023-08-09 09:46

基于深度学习的手写数字识别算法Python实现

手写数字识别更是深度学习入门的经典案例，学习和理解其背后的原理对于深度学习的理解有很重要的作用。本文将采用深度学习中的卷积神经网络来训练手写数字识别模型。

程序员奇奇·2023-08-09 08:38

365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别

365天深度学习训练营中的学习记录博客参考原作者：K同学啊|接辅导、项目定制●难度：新手入门⭐●语言：Python、tensorflow要求：1、清楚tensorflow的训练基本流程2、实现mnist手写数字识别一

weixin_43175664·2023-08-09 08:38

2019-04-25 3层前向神经网络&输出层设计&手写数字识别

Day41.三层神经网络（forwardpropagation）importnumpyasnpfromactivation_functionsimportidentity_function,sigmoidfromperceptronimportMulti_Layered_PerceptronclassNeuralNetwork(Multi_Layered_Perceptron):network={

BA蓬莱传说·2023-08-09 06:46

rv1126移植并部署自写手写数字识别模型

首先搭建好rknntoolkit以及rknpu环境-->MNIST->https://github.com/warren-wzw/MNIST-pytorch.git大致流程生成rknn文件-----------------------------------------------------------------------------------------1：进入dockerdockerr

warren@伟_·2023-08-09 01:15

机器学习---监督学习和非监督学习

常见算法：K近邻算法线性回归logistic回归支持向量机（SVM）决策树和随机森林神经网络无监督学习无监督学习的训练数据都是未经标

末世灯光·2023-08-08 13:46

日撸java_day60

文章目录小结k近邻算法（knn）定义算法流程距离度量k值的选择总结聚类定义k-means聚类步骤k-means算法小结小结k近邻算法（knn）定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近

luv_x_c·2023-08-07 19:05

机器学习的分类模型评价方法

ConfusionMatrix受试者工作特征曲线：receiveroperatingcharacteristic(ROC)curve分类模型评价方法评估分类器（分类模型）相对于评估回归器通常要复杂，本篇以MNIST数据集的手写数字识别分类为例

连连斯基·2023-08-07 17:32

深度学习，计算机视觉任务

目录计算机视觉任务1.K近邻算法2.得分函数3.损失函数的作用4.向前传播整体流程5.反向传播计算方法计算机视觉任务机器学习的流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用计算机视觉：图像表示：计算机眼中的图像

Williamtym·2023-08-07 06:42

pytorch学习——如何构建一个神经网络——以手写数字识别为例

目录一.概念介绍1.1神经网络核心组件1.2神经网络结构示意图1.3使用pytorch构建神经网络的主要工具二、实现手写数字识别2.1环境2.2主要步骤2.3神经网络结构2.4准备数据2.4.1导入模块

一只小百里·2023-08-06 19:35

用C语言构建一个数字识别卷积神经网络

卷积神经网络的具体原理和对应的python例子参见末尾的参考资料2.3.这里仅叙述卷积神经网络的配置,其余部分不做赘述，构建和训练神经网络的具体步骤请参见上一篇:用C语言构建一个手写数字识别神经网路卷积网络同样采用简单的三层结构

Midas-Zhou·2023-08-06 14:04

PyTorch搭建神经网络

1.12.1PyTorch官方文档PyTorch中文文档PyTorch中搭建并训练一个神经网络分为以下几步：定义神经网络定义损失函数以及优化器训练：反向传播、梯度下降下面以LeNet-5为例，搭建一个卷积神经网络用于手写数字识别

header-files·2023-08-06 07:05

TensorFlow搭建神经网络

TensorFlow官方文档中文版TensorFlow中搭建并训练一个神经网络分为以下几步：定义神经网络配置损失函数以及优化器训练：反向传播、梯度下降下面以LeNet-5为例，搭建一个卷积神经网络用于手写数字识别