LeNet手写数字识别

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！

一位小说男主·2025-02-17 19:43

计算机视觉中图像的基础认知

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中

全栈你个大西瓜·2025-02-17 15:38

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

python中的os.path.dirname(file)的使用

的os.path.dirname(__file__)非常好用，建议大家使用：1importos2FILE=os.path.join(os.path.dirname(__file__),'models/lenet5

weixin_30325793·2025-02-13 01:18

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN

谢眠·2025-02-10 03:54

T1: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/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前：目标1.知道如何配置环境2.跑通模型（不报错）3.储存模型，供后续使用4.了解如何衡量模型训练结果是否是优秀一、环境配置编译器：PyC

哈维羊·2025-02-06 19:33

TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签

以手写数字识别为例，我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。

dg989385783·2025-02-06 18:58

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）结构，最初用于手写数字识别。

鱼弦·2025-02-02 13:42

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super

CrxzYia·2025-01-27 20:54

Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一：鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果3.2案例二：手写数字识别问题描述数据准备模型训练与预测输出结果四

闲人编程·2025-01-26 08:01

P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别

本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者：K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量，则得到长度

今天补充能量了吗·2025-01-23 23:44

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础

小仇学长·2025-01-22 01:48

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集

KeyPan·2025-01-17 02:28

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集

wang151038606·2024-09-14 13:21

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。

AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

【ShuQiHere】用类来实现LSTM：让你的模型拥有更强的记忆力

今天，我们将用类的方式来实现LSTM，并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM？LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入“门”的机制，能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析

在本文中，我们将通过手写数字识别的例子，逐层解析CNN的每个部分，帮助你全面理解这

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

百度飞桨教程（一）

百度飞桨（paddle），是一个开源的深度学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例

怎么这么多名字都被占了·2024-08-31 00:55

基于深度学习的手势识别系统

PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络（DeepNeuralNetworks，简称DNN）相关知识;（4）【难点】了解LeNet

毕设宇航·2024-08-27 09:53

24.8.19学习笔记（MNIST，）

pytorchMNIST手写数字识别：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

计算机设计大赛题目：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

iuerfee·2024-03-16 11:17

卷积，步长，池化，1×1 卷积层，最大汇聚层和平均汇聚层

八：最大汇聚层和平均汇聚层九：Lenet介绍十：总结所有项目代码+UI界面一：回顾上一篇介绍了深度学习中的层和块以及参数管理,深度学习模型由层和块组成。

QTreeY123·2024-02-20 09:49

AlexNet的出现推动深度学习的巨大发展

尽管AlexNet（2012）的代码只比LeNet（1998）多出几行，但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。

科学禅道·2024-02-19 23:35

深度学习-分类任务---经典网络

文章目录经典网络1LeNet51.1模型结构1.2模型结构1.3模型特性2AlexNet2.1模型介绍2.2模型结构2.3模型解读2.4模型特性3可视化ZFNet-转置卷积3.1基本的思想及其过程3.2

丁引·2024-02-19 14:46

使用Keras和tensorfow，CNN手写数字识别

查看数据fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplotasplt(train_x,train_y),(test_x,test_Y)=mnist.load_data()plt.figure(figsize=(10,10))foriinrange(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.xticks([])

smallcui·2024-02-15 03:36

深度学习之手写数字识别

深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow

JavaGPT·2024-02-13 21:10

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别

zeronose·2024-02-13 10:52

基于卷积神经网络模型的手写数字识别

基于卷积神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一

Jc.MJ·2024-02-13 10:22

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

实验目的在matlab平台上，采用神经网络实现手写数字识别。在实验过程中：1、初步探讨数据集预处理的作用。2、增加对神经网络的理解，探讨隐含层层数，节点数和训练步长对识别成功率的影响，找到较佳的参数。

入门小新手·2024-02-13 10:22

基于全连接神经网络模型的手写数字识别

基于全连接神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1全连接神经网络模型方案3.2全连接神经网络模型训练过程3.3全连接神经网络模型测试四.

Jc.MJ·2024-02-13 10:21

【机器学习】卷积和反向传播

从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。

无水先生·2024-02-13 07:07

AI嵌入式K210项目（28）-在线模型训练

文章目录前言一、平台介绍二、创建项目三、上传数据集图像分类图像检测图片上传压缩包上传四、新建任务总结前言前面我们使用已经训练好的模型在K210开发板上进行了人脸识别，口罩识别，手写数字识别等实验，那么模型除了使用已经训练好的

疯狂飙车的蜗牛·2024-02-12 03:40

【深度学习】：Softmax实现手写数字识别

(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示任务实验结果，如果需要报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~Softmax实现手写数字识别相关知识点

X.AI666·2024-02-10 11:34

【深度学习】: MNIST手写数字识别

实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,可接实验指导1对1有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例2：构建自己的多层感知机:MNIST手写数字识别相关知识点

X.AI666·2024-02-10 11:34

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

实训1：Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中，你需要用python实现Softmax回归方法，用于MNIST手写数字数据集分类任务

住在天上的云·2024-02-07 08:04

基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱

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4.1卷积神经网络（CNN）4.2损失函数和优化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...............................................................%输入图片input_layers=reshap

简简单单做算法·2024-02-06 14:11

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

从LeNet、AlexNet到ResNet，再到GPT、BERT等模

猫之角·2024-02-05 09:14

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

pytorch在加载模型时CUDA error: out of memory

如图1所示，之后查到https://blog.csdn.net/weixin_43509263/article/details/103841657这里面是说这个错误代表的显存不够，但在这里我只是加载一个LeNet

csh_b293·2024-02-04 16:57

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型

softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念目录系列文章一、LeNet

丁希希哇·2024-02-04 14:42

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

LeNet是一种经典的CNN结构，被广泛应用于基础的图像分类任务。

两只程序猿·2024-02-04 10:11

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

犟小孩·2024-02-03 19:37

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

目录1、导入库和手写数字数据集2、把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级，更换不同的模型，并对模型进行评估，多方面对比不同的机器学习方法，对数据模型的影响。第二个功能：将训练出来的数据进行预

派大星先生c·2024-02-03 13:37

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点，这一期扒一下图像和CNN的发家历史。01图像1.1什么是图像人们睁眼看世界，看的就是图像。

城市中迷途小书童·2024-02-03 06:36

深度学习之图像分类

下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年，YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络（CNN）模型LeNet-5，为图像分类领域打开了一个新的门。

kadog·2024-02-03 01:11

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好CNNBP神经网络的模型，然后再移植到stm32单片机上

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

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