MINIST手写数字识别第12页

【Easy RL】手写数字识别

ps.这是paddlepaddle的一个学习项目所以可能会用到一些内置包。importpaddleprint(paddle.__version__)数据集：MNISThandwrittendigitdatabase,YannLeCun,CorinnaCortesandChrisBurges代码：importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transfo

33好好写代码·2023-01-10 02:01

L09_卷积神经网络之手写数字识别

卷积神经网络之手写数字识别0.导入包importtorchfromtorchvisionimporttransforms,datasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim1

槿年的槿年·2023-01-09 19:30

P1实现mnist手写数字识别

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\n参考文章：[365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别](Pytorch实战|第P1周：实现mnist手写数字识别

计算机卷大饼·2023-01-09 16:40

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第四章（含卷积神经网络实现手写数字识别）（详解）

1、卷积神经网络在图片识别上的应用（1）局部性：对一张照片而言，需要检测图片中的局部特征来决定图片的类别（2）相同性：可以用同样的模式去检测不同照片的相同特征，只不过这些特征处于图片中不同的位置，但是特征检测所做的操作是不变的（3）不变性：对于一张大图片，如果我们进行下采样，图片的性质基本保持不变2、全连接神经网络处理大尺寸图像的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其次参数过多效

ZDA2022·2023-01-09 13:38

基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现

基于MATLAB的手写体数字识别一、课题介绍手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。

yl624624·2023-01-09 11:33

机器学习开发应用步骤的理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例（手写数字识别）1.数据采集和标记先采集数据，再将数据进行标记作用：尽可能多的采集的不同的数据

百分之七.·2023-01-09 10:03

TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务

定义模型2.训练模型3.结果可视化四、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化总结前言记录分别在TensorFlow1.x与TensorFlow2.x中使用单神经元完成MNIST手写数字识别的过程

Mr_Stutter·2023-01-08 15:40

学习笔记 | Day1 图像分类 | 美食识别

Day1图像分类举例：猫狗分类、手写数字识别、花卉识别、ImageNet分类搭建神经网络模型：有助于对AI算法的理解。

大虎牙·2023-01-07 14:49

tensorflow入门项目（一）：手写数字识别之DNN模型（超超超详解）

前言手写数字识别，为了学习的需要，所以记录的超级详细。一看就会，一看就懂。一开始下载数据可能会花费点时间。直接复制，即可运行。也可以跳过正文，直接复制代码，代码里包含了全部的讲解。

啊！我的小心脏·2023-01-07 10:04

一次基于TensorFlow手写数字识别模型的训练

环境:tensorflow-estimator==2.7.0Python3.9.7jupyternotebookmnist数据集importnumpyasnpimportpandasaspdfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.datasetsimportmnist(train_image,train_label),(test_image,test_labe

泥烟·2023-01-07 10:33

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

目录1、张量2、分类问题3、激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD（2）torch.optim.Adagrad：（3）torch.optim.RMSprop（4）torch.optim.Adadelta（5）torch.optim.Adam(A

ZDA2022·2023-01-07 09:35

手写数字识别

importpaddlefrompaddle.nnimportLinearimportpaddle.nn.functionalasFimportosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassMNIST(paddle.nn.Layer):def__init__(self):super(MNIST,self).__init__()#定义一层全连接层

illusion121·2023-01-07 07:09

MindSpore手写数字识别体验

文章目录1.环境准备2.安装minspore及其套件3.程序撰写4.总结今天带大家体验一下MindSpore这个AI框架来完成手写数字识别的任务1.环境准备使用Anaconda创建虚拟环境:condacreate-nmindsporepython

沧夜2021·2023-01-06 15:24

树莓派4学习记录（7）-实时MNIST手写数字识别

树莓派4学习记录（7）1.数据准备与模型训练1.1数据准备与框架选择1.2训练模型2.树莓派构建传输与识别框架3.移植模型到树莓派4.测试5.鸣谢与相关跳转1.数据准备与模型训练1.1数据准备与框架选择很明显今天实现的是针对手写数字集（MNIST）的实时识别，那么很明显：数据集为：标准MNIST数据集因为我树莓派上安装的是tensorflow框架，理所当然我这里依旧选用了Tensorflow作为我

he110w011d·2023-01-06 11:30

python神经网络库_使用Python scikit-learn 库实现神经网络算法

2：Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork5：基于NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例

weixin_39797393·2023-01-05 23:38

使用K-NN，多类感知器和SVM等分类器进行手写数字识别的比较研究

手写数字是日常生活中的常见部分。如今，机器学习方法正在以超过人类准确性的精度对手写数字进行分类。这些方法用于制造光学字符识别器（OCR），其中包括从纸张读取文本并将图像转换为计算机可以操纵的形式（例如，转换为ASCII码）。这项技术解决了许多问题，例如自动识别以下内容：邮政编码：邮政编码由一些数字组成，是字母中最重要的部分之一，可将其传递到正确的位置。许多年前，邮递员会手动读取邮政编码以进行邮递。

求offer滚滚来·2023-01-05 14:44

机器学习笔记-opencv2与opencv3手写体字母或者数字识别

使用实例（数字识别）opencv2基于qt和opencv3实现机器学习之：对OCR进行分类oprncv3源代码基于qt和opencv3实现机器学习之：利用最近邻算法（knn)实现手写数字分类Opencv手写数字识别

会思考的鱼·2023-01-05 14:11

Python深度学习项目—MINST书写数字识别（含全部源代码）

Python深度学习项目—MINST书写数字识别目录Python深度学习项目—MINST书写数字识别一、项目简介二、项目结构及环境三、网络结构介绍四、程序文件介绍五、使用介绍六、源代码获取一、项目简介1）概述：手写数字识别项目是深度学习入门的基础项目

贪婪的小白·2023-01-05 13:01

KNN算法的Python实现并用于手写数字识别

一、原理和算法K-近邻(k-NearestNeighbor，KNN)是分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。算法思路：1)算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离2)找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻3)做

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:03

朴素贝叶斯的Python实现并用于手写数字识别

原理与算法朴素贝叶斯分类器是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的简单概率分类器。朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。导入相关库importnumpyasnpimportscipy.ioassciofromscipyimportstatsfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.decompositionimp

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:53

手动实现卷积神经网络的前向传播和后向传播，基于MNIST数据集实现手写数字识别

这里手动实现了一个卷积神经网络进行MNIST手写字符识别，手动实现了神经网络的forward与backward过程。MNIST数据集共包含60000张图片，每张图片大小为28x28x1的灰度图。本项目中所用到的数据为存放在名为data的文件夹中的images_train.csv,images_test.csv,labels_train.csv,labels_test.csv。importnumpy

OAA.·2023-01-05 02:54

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别代码如下#使用三层bp神经网络采用梯度下降法训练数字手写识别importscipy.ioassioimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportclassification_report

yingxin~·2023-01-04 18:20

DCGAN实战——手写数字生成（简单易上手）

Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）3.3神经网络训练（net.py）3.4主函数（main.py）4.训练过程5.完整代码6.参考博客1.学习目标使用DCGAN训练MINIST

栖陆@.·2023-01-04 15:09

resNet网络简单理解

1几种出名的DL骨干网络（1）LeNet5，1998卷积神经网络的开山之作，LeCun提出（DL三巨头图灵奖获得者之一，另两个：GeoffreyHinton、YoshuaBengio）当时用于解决手写数字识别的视觉任务

何小义的AI进阶路·2023-01-04 13:12

深度学习评价指标

Precision和召回率RecallF1score混淆矩阵ROC曲线与AUC图像分类评价指标图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别

Make Huang·2023-01-04 13:46

pyTorch入门（六）——实战Android Minist OpenCV手写数字识别（附源码地址）

微卡智享》本文长度为4239字，预计阅读12分钟前言前面几篇文章实现了pyTorch训练模型，然后在Windows平台用C++OpenCVDNN推理都实现了，这篇就来看看在Android端直接实现一个手写数字识别的功能

Vaccae·2023-01-04 13:42

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 多分类问题（7）

utf-8-*-"""============================================时间：2021.8.17作者：手可摘星辰不去高声语文件名：09-Softmax.py功能：手写数字识别说明

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:10

Opencv调用tensorflow的mnist手写数字识别

Opencv调用tensorflow的mnist手写数字识别要实现opencv调用tensorflow训练的模型，主要分为两步，第一步是训练模型，将模型保存成model.pb格式，然后利用opencv的

Hello AI！·2023-01-03 11:10

21Winter\ 使用全连接层对MINIST进行多分类

Bealliant·2023-01-03 11:34

tensorflow实现MNIST手写数字识别

MNIST数据集是由0-9，10个手写数字组成。训练图像有60000张，测试图像有10000张。1、在tensorflow中可以使用python下载数据集，调用download.py。代码如下：fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",on

小罗卜·2023-01-03 11:01

深度学习第一周 tensorflow实现mnist手写数字识别

本文为参加K同学365深度学习训练营第一周文章目录一、前言二、电脑环境三、前期准备1、导入相关依赖项2、设置GPU(我下载的tensorflow-gpu默认使用GPU)3、加载数据集方法一、方法二、方法三、四、数据预处理五、搭建CNN网络六、开始训练七、绘制损失函数图像和准确度图像八、保存模型九、模型加载与测试一、前言MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，MNIST数据集来自美国国家标准与技术

降花绘·2023-01-03 11:27

tensorflow(06)——数据集加载

目录1.内容简介2.tf.keras.datasets（）2.1minist2.2cifar10：CIFAR10小图像分类数据集3.使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices

Top Secret·2023-01-03 09:14

图像分类网络结构（Backbone）---持续更新

一、LeNet1基本信息作者：YannLeCun，1998论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition应用：手写数字识别，LeNet-5代码链接

Kinguin_AI·2023-01-02 14:32

【深度学习】——pytorch搭建模型及相关模型

目录1、搭建模型的流程1）步骤2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict

有情怀的机械男·2023-01-02 10:18

吴恩达《机器学习》——Logistic多分类与神经网络

Logistic多分类与神经网络1.MINIST数据集与Logistic多分类MINIST简介数据集可视化Logistic如何实现多分类？

Ace2NoU·2023-01-02 07:26

一文读懂tensorflow: 基本概念和API

层模型超参数损失函数交叉熵函数激活函数梯度和自动微分优化器tensorflow2.x和tensorflow1.xtensorflow开发流程tensorflowAPI张量的定义和运算示例张量的初始化方式梯度计算模型的搭建示例：MINST手写数字识别神经网络定义图计算

北极象·2023-01-01 09:28

Pytorch1.0入门实战一：LeNet神经网络实现 MNIST手写数字识别

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow，各种sess.run()，头都绕晕了。自从接触pytorch以来，一直想写点什么。

weixin_30732487·2022-12-31 23:12

MNIST手写数字识别：分类应用入门（理论篇）

慕课：《深度学习应用开发-TensorFlow实践》章节：第七讲MNIST手写数字识别：分类应用入门TensorFlow版本为2.3目录MNIST手写数字识别数据集介绍及获取逻辑回归Sigmoid函数损失函数多元分类多分类问题中的标签数据与独热编码独热编码

T&King·2022-12-31 23:11

TensorFlow入门实战｜第1周：实现mnist手写数字识别

我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.归一化4.可视化图片5.调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST手写数字数据集介绍2.神经网络程序说明3.网络结构说明一、前期工作1.设置GPU（

K同学啊·2022-12-31 23:11

Keras基本使用（二）

目录练习一：CNN应用于手写数字识别练习二：电影评论的二分类问题加载数据准备数据列表转换为张量构建网络模型编译进行验证绘制损失与精确度绘制训练集与验证集损失绘制训练精度与验证精度参数调试正则化调试改变激活函数使用三个隐藏层小结练习一

Savannah913·2022-12-31 15:00

手写数字识别_pytorch

可能今晚或者明天写写CIFAR-10的,本来想用一下与训练resnet的(先挖个坑)，结果发现手写数字识别只有单通道…本文数据加载与训练参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/137571225

Andy Dennis·2022-12-31 10:55

Pytorch 学习 (一)Minst手写数字识别（含特定函数解析）

目录本人目前在跟随csdn博主“K同学啊”进行365天深度学习训练营进行学习，这是打卡内容也作为本人学习的记录。一、准备部分三、训练模型四、正式训练五、输出MNIST手写数据集是来源于美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制，数据集获取的网址为：MNISThandwrittendigitdatabase,YannLeCun,CorinnaC

纯野生钢铁侠·2022-12-31 10:16

MATLAB手写数字识别

MATLAB手写数字识别MATLAB基于svm的手写数字识别测试图片处理图片，拿到数字区域并分割保存格式化图片训练数据集，得到mynet.mat结果注意将图片转化为double项目源码MATLAB基于svm

weixin_46119406·2022-12-30 22:30

matlab手写数字识别_手写数字识别系统基于python

环境基于Python3.6和Tensorflow框架实现手写数字识别系统本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。

weixin_39593061·2022-12-30 22:29

【项目实战-MATLAB】：基于SVM的手写数字识别

我看很多博主都是很老的MATLAB版本了，这里用了高版本的函数fitcecoc进行SVM多分类下载链接https://download.csdn.net/download/qq_45047246/63960845?spm=1001.2014.3001.5503clc;clearall;%loaddatax_train=LoadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte

大桃子技术·2022-12-30 22:55

tensorflow入门项目（二）：手写数字识别之CNN模型（详解）

前言在做实战项目时，最好有一定的基础。个人觉得吴恩达的视频讲解的很好，可以看一下打个基础。内容附上代码以及详细解析，也可跳过讲解，直接复制代码。代码里包含全部讲解！importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_s

啊！我的小心脏·2022-12-30 22:19

基于深度学习的识别系统APP设计（手写数字、静态图像、实时图像、动态图像、图像迁移、单词语音识别）

功能简介使用expert-graph模型实现手写数字识别使用mobilenet_v1和mobilenet_v2模型实现相册图片的图像分类使用tensorflow_inception_graph模型实现实时图像分类使用

biyezuopinvip·2022-12-30 15:54

从零构建一个linux虚拟机

Anaconda3①下载安装包②安装③测试④环境配置5.安装tensorflow和keras环境①用conda建立python3.6版本的环境tf1.12②安装tensorflow③安装keras6.跑一个手写数字识别项目

南瑾与春风·2022-12-30 13:08

FPGA实现mnist手写数字识别（软件部分）

文章目录FPGA实现mnist手写数字识别①环境配置②数据集及代码下载③代码操作（1）训练模型（2）权重输出（3）关于灰度转换FPGA实现mnist手写数字识别①环境配置使用的环境：tf1.12，具体配置见