MINIST手写数字识别第11页

图像分类-构建数据集

简介：我相信大部分人在最早接触AI的时候所学习到的就是图像分类，比如非常经典的MINIST手写数字识别，可以说类似于C语言的“HelloWorld”那样对于我们的启发意义。

StriveKid·2023-01-21 13:26

【PCA实现与实战】基于python实现PCA算法并用于手写数字识别

PCA算法是机器学习与深度学习中很常见的一种算法，近期看花书的时候看到了这个算法，所以在写完理论之后也想通过一些实例来帮助理解PCA。关于PCA算法的理论部分可以查看大佬的文章以下是基于python自己实现的PCA算法并使用了Kaggle平台的手写数字数据集，官方下载链接：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data百度云链接：https://dow

Creep___·2023-01-20 05:28

机器学习深度学习基础笔记(2)——梯度下降之手写数字识别算法实现

实现一个手写数字识别的算法1.训练数据MNIST数据集：训练集(train)：50000——用于训练验证集(validatio

明夏小斯·2023-01-20 01:34

［一讲解布尔代数深度学习基础]MNIST 手写数字识别

使用完全连接的深度学习模型对手写数字进行分类。实现最先进的结果达到了80%的准确率。比具有60%准确率的简单网络更准确微云文件分享:2212.0193v1.pdf下载地址:https://share.weiyun.com/htk7F5Ci文件大小:566.0KBSnet文章链接

神童精英82·2023-01-19 19:25

基于深度学习的手写数字实现及超简单的英文字母识别

1.MNIST数据库总所周知，MNIST数据库是专门用于为手写数字识别系统提供数据库的，本手写数字识别系统所利用的MNIST数据库来自于http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

Skizofreni·2023-01-19 16:49

【手写数字识别】基于Lenet网络实现手写数字识别附matlab代码

手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支，主要研究如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸上的阿拉伯数字。现阶段手写数字识别的主要研究方法有统计、聚类分析和神经网络。最小距离分类算法是模式识别中较传统、

matlab科研助手·2023-01-19 16:19

【数字识别】基于DBN实现minist数据集手写数字识别附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍深度置信网络(DeepBeliefNetwork,DBN)属于生成性深度学习结构。其可获取观测数据和相应类别的联合概率分布，能

matlab科研助手·2023-01-19 16:19

在运用mindspore框架和华为云平台学习中遇到的问题

示例：LeNet手写数字识别程序前提：已成功安装mindspore在华为平台中创建的notebook有时会出现隐私设置错误问题，点击高级设置选项，继续前往即可。

五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

PyCharm SSH远程连接华为云平台

运行程序：基于Mindspore的LeNet5的手写数字识别程序步骤：在华为云平台中ModelArts控制台创建notebook，创建并运行任务。

五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

基于python手撕实现BP 神经网络实现手写数字识别

本项目使用python实现全连接网络和梯度优化方向传播并且实现了手写数字识别项目：神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输入层（inputlayer）有三个units（为补上的bias，通常设为

数学是算法的灵魂·2023-01-18 20:20

基于贝叶斯判决的手写数字识别系统,带GUI界面

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述贝叶斯判别规则是把某特征矢量(x)落入某类集群的条件概率当成分类判别函数(概率判别函数)，x落入某集群的条件概率最大的类为X的类别，这种判决规则就是贝叶斯判别规则。贝叶斯判别规则是以错分概率或风险最小为准则的判别规则。判别函数，各个类别的判别区域确定后，可以用一些函数来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类别，这些函

我爱C编程·2023-01-18 18:07

【pytorch学习实战】第三篇：逻辑回归

第二篇：多项式回归【pytorch学习实战】第三篇：逻辑回归【pytorch学习实战】第四篇：MNIST数据集的读取、显示以及全连接实现数字识别【pytorch学习实战】第五篇：卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

非晚非晚·2023-01-18 17:32

matlab编写识别手写数字_不调包的基于matlab的手写数字识别

所以决定手写一下这个算法，作为练手的工具，当然是首选matlab和minist数据集了。首先说明一下，读取数据的代

weixin_39627430·2023-01-18 16:39

机器学习1-神经网络-手写数字识别-调库-2020-12-01

机器学习1-神经网络-手写数字识别-调库#某手写数字数据集有10000个样本，每个样本的特征储存在imagesData.txt中，特征数目784，#样本的标签文件是labelsData.txt中，label

你不温柔·2023-01-18 16:39

机器学习之神经网络（五）手写数字识别案例调库实现

题目要求某品牌运动鞋数据集有上万个样本，共有10个品种运动鞋，标记为0-9。每个样本的特征数据储存data.txt中，样本的标签文件存储在labels.txt中。请完成该数据集的分类识别。可以用自己写的神经网络函数代码，也可以调用相关神经网络库函数。库函数导入，数据集的加载，适当缩放特征；将数据集随机分成训练集和测试集；调用神经网路相关库函数，或者自己编写的神经网络函数；建立适当的神经网络模型，包

繁华三千东流水·2023-01-18 16:38

神经网络手写数字识别#调库

#调库三部曲#1.导包importnumpyasnpfromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score,f1_score,\confusion_matrix,classification_report#10.获取特征xx=np.loadtxt(r'./i

小杨变老杨·2023-01-18 16:08

卷积神经网络调库实现手写数字识别

importtensorflowastfimportrandomfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data随机种子tf.set_random_seed(777)加载数据mnist=input_data.read_data_sets(‘MNIST_data’,one_hot=True)training_epoch=15batch_s

心软是病@强颜欢笑·2023-01-18 16:38

基于python手撕实现BP 神经网络实现手写数字识别（不调库，附完整版本代码）

本项目使用python实现全连接网络和梯度优化方向传播并且实现了手写数字识别项目：神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输入层（inputlayer）有三个units（为补上的bias，通常设为

甜辣uu·2023-01-18 16:38

深度学习入门实验part（上）

加载数据集原本的minist.py脚本进入到这一行之后一直报503错误，由于我对爬虫类了解不多，最后选择手动下载了minist数据集，再进行处理。直到这里算是数据加载完成了。

Nismilesucc·2023-01-18 11:38

实现一个简单的生成对抗网络（详细版）

举个例子：手写数字识别什么是手写数字识别？就是将一个28乘28的图片（图片内容是数据0-9，每个图片仅有一个数字）输入到一个模型中，模型会返回它认为的这张图像上0写的哪一个值。

君苏·2023-01-17 10:34

深度神经网络TensorFlow基础学习（1）

np.argmax()获得最大索引手写数字识别里面的标准数据库是美国国家标准与技术研究院（NationalInstituteofStandardsandTechnology，即MNIST中的NIST）提供的

肥鼠路易·2023-01-17 09:49

tf卷积神经网络CNN进行mnist手写数字识别,dense,conv2d,batch_normalization

对此文内容做了简化和对一个卷积层做了batch_normalization的处理。batch_normalization：更有效的在各层间传递数据，加速训练平稳收敛。训练时training设置true，测试时设置false。batch_normalization需要在该层的激活函数之前做。tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,name=None)，参

安達と島村·2023-01-17 09:48

2022.10.16 第二十六次周报

基于卷积神经网络的手语静态手势识别及基于ORB描述符和Gabor滤波器的特征提取方法》核心思路主要操作1.预处理2.特征提取3.结构的架构工程-CNN内部结构与方案设计卷积层RELU层池化层全连接层代码-CNN手写数字识别总结前言

孙源峰·2023-01-16 13:29

人工智能 ----- 深度学习篇之tensorflow(1)

深度学习篇之tensorflow前言手写数字识别数据集简介mnist数据展示将mnist数据集中第一张图片逐个像素读取放入csv文件手写数字识别实战Estimator常用内置的Estimator简介tf.estimator.DNNClassifier

落春只在无意间·2023-01-16 10:18

keras实现手写数字识别

TensorFlow和Kears的安装Keras是基于TensorFlow和Theano（由加拿大蒙特利尔大学开发的机器学习框架）的深度学习库，是由纯python编写而成的高层神经网络API，也仅支持python开发。它是为了支持快速实践而对tensorflow或者Theano的再次封装，让我们可以不用关注过多的底层细节，能够把想法快速转换为结果。它也很灵活，且比较容易学。在新版得TensorFl

是忘生啊·2023-01-16 09:22

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十)

验证数据6.5.2超参数的最优化6.5.3超参数最优化的实现6.4正则化神经网络发生过拟合的原因：模型拥有大量参数、表现力强训练数据少为了制造过拟合的神经网络来表现实验情况，选择了以下条件：训练数据：Minist

weixin_43114885·2023-01-16 08:50

GAN初步学习——前置知识，生成器判别器的搭建，GAN实现手写数字识别，GAN其他类别

目录1、前置知识2、原理简介3、实例引入——手写数字图像生成生成器代码判别器代码辅助函数3、GAN的其他类别CGAN——指定类的输出DCGAN——不变GAN原理下提出了一些有助于增强稳定性的tricksACGAN——判断真假+判断类别infoGANLAPGANEBGAN1、前置知识2、原理简介阶段一训练判别器将真实样本input1和生成器随机生成的样本input2共同送入判别器训练，要求判别器将真

m0_58586235·2023-01-15 20:29

【深度学习1】基于Pytorch的GAN手写数字识别代码解析

目录引言正文结语GitHub源码引言最近在学习Pytorch和GAN网络代码，故从GitHub上下载了MNIST的源码进行了学习，并进行了解析和批注，如有不足之处，还请大神批评指正。正文言归正传，开始理解源码：#导入各种包，主要有argparse、os、numpy、torch，其中torch需要安装pytorch框架importargparse#argparse模块的作用是用于解析命令行参数imp

烈日松饼·2023-01-15 20:26

PyTorch - 常见神经网络

torchvision中的AlexNet的实现ZFNetVGG-NetsVGG各网络VGG-16网络结构GoogLeNet代码实现ResNetDenseNetRNNLSTMGRULeNet1998年，由LeCun提出用于手写数字识别任务只有

伊织code·2023-01-15 09:53

minist数据集训练与测试

项目使用的是pytorch框架数据集的加载：注意事项：加载进的数据集并不符合卷积神经网络的训练格式，需要先使用Dataloader进行修改，而且加载时要先利用transform把图片数据转化为tensor张量形式train_data=torchvision.datasets.MNIST('./data',True,torchvision.transforms.ToTensor(),download

咸鱼不闲73·2023-01-15 08:21

神经网络介绍及其计算过程：python实现MINIST手写数字预测

目录神经网络介绍网络结构每一层之间信息传递：多维数组的计算激活函数输出层函数神经网络的计算过程神经网络介绍网络结构我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层。中间层有时也称为隐藏层。如图，3层神经网络：输入层（第0层）有2个神经元，第1个隐藏层（第1层）有3个神经元，第2个隐藏层（第2层）有2个神经元，输出层（第3层）有2个神经元。上图中节点“1”表示偏置，节点a1

大前浪·2023-01-14 20:07

Pytorch学习笔记（十一）——pytorch自定义数据集

一、为什么要使用Datasets类Datasets是pytorch的一个类，pytorch自带多种数据集，如：MINIST等数据集就是在pytorch的Datasets的库中的。

酒与花生米·2023-01-13 15:20

Python机器学习--K-近邻之手写数字识别（mnist数据集）

项目内容：用K-近邻算法，对Mnist数据集完成手写数字的识别主要内容：读取Mnist数据集获取图片数据的函数读取标签数据的函数分类函数classify0测试代码第三方库：numpy、matplotlib、operator、struct（后两个主要用于读取Mnist数据集用）有关struct库使用的方法请自行百度了解。代码：MNist数据集的数据结构：代码：fromnumpyimport*impo

羽丶千落·2023-01-13 08:00

python递归_使用python+sklearn实现递归特征的消除

一个递归特征消除示例，显示了手写数字识别任务中像素的相关性。

weixin_39743824·2023-01-13 01:29

如何使用GPU云主机加速深度学习计算

本来想在自己的电脑上跑一下Tensorflow的mnist手写数字识别demo，折腾了半天装好了Tensorflow之后想着终于可以高高兴兴的跑一下mnist_deep.py了。

光头码农·2023-01-12 18:05

深度学习 Day24——使用Pytorch环境实现mnist手写数字识别

深度学习Day24——使用Pytorch环境实现mnist手写数字识别文章目录深度学习Day24——使用Pytorch环境实现mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、Pytorch简介四、前期工作

-北天-·2023-01-12 14:21

深蓝学院第二章：基于全连接神经网络(FCNN)的手写数字识别

然后自己构建一个自己的虚拟环境，然后在虚拟环境中安装jupyter、安装我们将要使用的一些包）安装参考步骤：https://blog.csdn.net/m0_37957160/article/details/114153355手写数字识别输入是图片

Upupup6·2023-01-12 14:05

Make Your First GAN With PyTorch：3.针对手写数字识别网络改进的讨论

本章是MakeYourFirstGANWithPyTorch的第3章，本书的介绍详见这篇文章。本章针对的神经网络是指在本书第2章建立的数字分类的网络，该网络详见这篇文章。本文目录1.损失函数2.激活函数3.优化方法4.规范化（Normalisation）5.综合改进6.要点总结本书的上一章开发了一个神经网络来对手写数字的图像进行分类，虽然网络设计简单，但效果不错，使用MNIST测试数据集获得了87

soih0718·2023-01-12 11:20

机器学习——K近邻算法

k-近邻算法文章目录k-近邻算法算法简介项目实战1：约会网站的配对归一化理解==收获==项目实战2：手写数字识别==收获==K的取值算法简介k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别

Aure219·2023-01-12 09:48

文献阅读（4）：手写数字识别

目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、相关背景知识1.阵列处理器2.Xilinx四、处理流程概述1.基于可重构阵列处理器的近数据计算结构：2.实现手写数字识别所用的

要努力学习鸭·2023-01-12 08:57

手写数字识别之联邦学习

在本教程中，我们使用经典的MNIST手写数字识别为示例介绍的联邦学

baidu_35560935·2023-01-12 06:06

计算机视觉学习笔记（四）---卷积神经网络之手写数字识别

文章目录前言一、读入数据进行数据预处理二、搭建网络前言本文承接pytorch学习笔记（三），以波士顿房价预测为例演示利用pytorch搭建一个简单的传统神经网络一、读入数据进行数据预处理数据集为MNIST手写数字数据集，从torchvision中导入数据。输入图像的总尺寸为28*28。#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数n

远山0128·2023-01-12 01:30

bp神经网络数字识别matlab_深度学习与卷积神经网络Pytorch手写数字识别-MINIST识别篇...

上期文章，我们分享了Pytorch手写数字的训练，当pytorch训练完成后，保存了训练的参数，方便本期使用预训练参数，进行手写数字的识别，我们准备一个手写数字的图片，可以自己在画图软件中，直接写个数字手写数字1、导入第三方库导入第三方库2、建立神经网络神经网络的建立与上期分享的训练篇完全一致，本期不再介绍代码意思，小伙伴们可以参考上期文章CNN神经网络建立训练CNN神经网络3、处理输入图片在数字

weixin_39844284·2023-01-11 11:34

pytorch 预测手写体数字_人工智能与机器学习Pytorch手写数字识别-MINIST数据集识别篇...