MINIST手写数字识别

【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

24.8.19学习笔记（MNIST，）

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

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

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

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

【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

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）

本文将介绍如何使用LeNet卷积神经网络实现手写数字识别，并使用Pytorch实现LeNet手写数字识别，使用PyQt5实现手写板GUI界面，使用户能够通过手写板输入数字并进行识别。完整代码下载

两只程序猿·2024-02-04 10:11

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN1.任务目的2.导包3.下载数据集4.网络组成1.生成器2.判别器3.损失函数BCEloss5.参数设定6.训练模型7.查看效果1.任务目的基于minist

萘菏萘荷·2024-02-03 16:58

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

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

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等），但是在性能表现上对比专业的部署框架（如ncnn、mnn等）没有任何优势，基于之前对部署框架的使用经验，下面我就以手写数字识别

彧侠·2024-02-02 10:59

basic CNN

文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式：代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用

chairon·2024-01-31 09:40

使用 ModelArts，轻松玩转手写数字识别

想起来之前写我与ModelArts的故事时，体验过的ModelArts的功能里，除了数据标注，还有手写数字识别，正好做下调研，看能不能借助ModelArts，快速实现业务需求。

叶一一yyy·2024-01-31 08:59

CNN之Lenet5

LeNet-5是YannLeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构，主要用于手写数字识别LeNet5的网络结构如下所示：[图片及描述来源：LeCun,Y.;Bottou,L.

苹果味的橘子·2024-01-30 21:16

AI嵌入式K210项目（25）-手写数字识别

文章目录前言一、实验准备二、实验过程三、实验结果总结前言本节课主要学习K210识别数字的功能，能识别手写的数字和打印的数字。一、实验准备请先将模型文件导入内存卡上，再将内存卡插入到K210开发板的内存卡插槽上，具体操作步骤请参考：AI嵌入式K210项目（21）-AI模型文件导入至TF卡本实验使用/sd/KPU/mnist/uint8_mnist_cnn_model.kmodel模型；数字识别需要用

疯狂飙车的蜗牛·2024-01-30 19:55

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢

chairon·2024-01-30 05:37

深度学习之多分类问题

但是在数据集中也包含其他的数据集，比如说MNIST数据集，是手写数字识别问题，这个时候我们的分类种类就很多了。不能只计算出一个概率就将结果输出。MNIST

丘小羽·2024-01-28 15:04

LeNet跟LeNet5详解

1LeNet结构主要是为了手写数字识别具体结构讲解：从图中例子可得1先传入一个灰度图像尺寸为1x28x28，通道数为1，尺寸为28x28的灰度图像2第一层5x5卷积，经过公式输入图像尺寸-卷积核尺寸+2padding

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

Google的Colaboratory

记得很久以前我用自己的MacBookPro试过TensorFlow1.0的手写数字识别的示例，由于性能问题，就不了了之了。其实Google有一个叫Colaboratory的应用，可以用来作机

Jiangyouhua·2024-01-26 18:54

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成

Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

AI手写数字识别（二）

理解代码上文主要介绍了人工智能模型的集成过程。人工智能模型的正确集成，是我们案例中人工智能应用开发的核心步骤。但要让一个人工智能应用顺利地被使用，除了集成模型之外的一些工作也是必不可少的，比如处理输入的数据，进行界面交互等。应用的主体逻辑都在MNIST.App项目的文件中，该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。剩下的都是自动生成的代码。界面联动是为了实现手写输入时的

人工智能MOS·2024-01-21 16:01

MNIST手写数字识别代码详细备注版【零基础入门使用】

详细讲解视频可看B站up：唐国梁Tommy的视频轻松学PyTorch手写字体识别MNIST这是我目前为止看到的讲解最详细的视频，解答了我很疑惑。下面放了两个版本的代码，第一个是上面up主讲解的代码，下面的那个是pytorch官方给出的mnist代码。官方代码链接：github一、详细备注版#来自b站up唐国梁Tommy#1加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimp

华墨1024·2024-01-21 05:43

ML：2-2-1 Tensorflow

Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow实现继续看手写数字识别的例题第一步

skylar0·2024-01-18 09:47

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

实现对fashion-minist分类：（1）引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt

七月七叶·2024-01-18 06:50

[源码和文档分享]基于Python实现的手写数字识别

一、准备测试准备：pycharm，windows自带画图功能，python3.5安装python3.5将解压的文件夹拖入pycharm中，设置解释器路径为：文件解压路径\ML_num\venv\Scripts\python.exe若要调用文件，只要点入文件并点击右上角绿色三角或鼠标右键点run相应文件参考文档和完整的文档和源码下载地址：https://www.write-bug.com/artic

ggdd5151·2024-01-18 04:53

AI扩展手写数字识别应用（一）

本文的应用是基于前文“手写数字识别应用”中的基础应用进行扩展实现的。本文将通过这一案例，展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程，以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程。

人工智能MOS·2024-01-16 19:03

AI扩展手写数字识别应用（二）

理解代码输入处理在新应用的代码部分，和我们在手写数字识别课程介绍的代码比起来，差别最大的地方就在于如何处理输入。

人工智能MOS·2024-01-16 19:03

毕业设计：基于SVM的手写数字识别系统机器视觉人工智能

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验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大

Krin_IT·2024-01-16 13:35

（自我剖析一下我博客“问答”中的第三个问题）准确率一直居低不上是什么原因引起的？

我提的问题是：“我使用单层GRU训练minist数据集时，准确率一直处于下图的状态是为什么？什么原因引起的？”这种debug就比较难受，因为程序是能跑的，任何“error”都没有出。

wo~he!·2024-01-16 10:58

《如何制作类mnist的金融数据集》——1.数据集制作思路

1．数据集制作思路（生成用于拟合金融趋势图像的分段线性函数）那么如何去制作这样的一个类minist的金融趋势曲线数据集呢？

wo~he!·2024-01-16 10:55

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

1简介简称：CNN，convolutionalneuralnetwork应用场景：图像识别与分类（CNN），看图说话（CNN+RNN）等优越性：和多层感知机相比，cnn可以识别独特的模式，可以自动从数据中提取特征。一般机器学习需要特征工程，cnn可以自动识别，极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点：层包含卷积层，池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比

peter6768·2024-01-16 07:15

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

佩瑞·2024-01-16 02:33

AI手写数字识别（一）

简介本文将介绍一例"手写数字识别应用"的开发过程。本文将通过这一入门级案例展示人工智能应用开发中的典型元素，如准备人工智能应用开发所需的软件环境，使用Vi

人工智能MOS·2024-01-13 18:10

深度学习入门之2--神经网络

神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现3手写数字识别

梦灯·2024-01-13 13:06

【机器学习300问】6、什么是机器学习中的特征量？

例二：在手写数字识别任务中，人类可以很简单的识别出数字5，但却很难说明基于何种规律或是特征识别出了5，这是因为每一个人都有不同的书写习惯要发现其规律非常困难。

小oo呆·2024-01-13 05:49

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。

大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

CNN算法实现手写数字识别（MNIST数据集）

基本过程如下图所示：x（图片的特征值）：这里使用了一个28*28=784列的数据来表示一个图片的构成，也就是说，每一个点都是这个图片的一个特征，这个其实比较好理解，因为每一个点都会对图片的样子和表达的含义有影响，只是影响的大小不同而已。W（特征值对应的权重）：这个值很重要，经过一系列训练，从而得出每一个特征对结果影响的权重，我们训练就是为了得到这个最佳权重值。b（偏置量）：为了去线性化。y（预测的

你好，明天，，·2024-01-10 06:34

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

Softmax回归1.回归估计一个连续值，分类预测一个离散类别2.MNIST:手写数字识别；ImageNet:自然物体分类置信度可以定义为,在特定条件下,根据一定数据做出正确抉择的概率。

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

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