MINIST手写数字识别

自编神经网络应用于MNIST手写数字识别

前言本文仅使用python语言来自编神经网络算法应用于MNIST手写数字的识别，在此基础上通过过算法中的参数进行调优来提高模型的识别效果。一、数据集训练集：https://pjreddie.com/media/files/mnist_train.csv测试集：https://pjreddie.com/media/files/mnist_test.csv数据集一行有785个值，第一个值为图像中的数字
windawdaysss·2022-12-24 11:27

李宏毅《机器学习》飞桨特训营(七)——深度学习预备(深度学习简介、反向传播、DNN优化技巧等)

李宏毅《机器学习》飞桨特训营(七）一.深度学习简介1.1深度学习三部曲1.1.1定义一个神经网络模型(Defineasetoffunction)全连接前馈网络矩阵运算输出层手写数字识别案例1.1.2评价一个模型的好坏
卡卡南安·2022-12-24 10:28

README for MATLAB实验

/12/24更新实验一代码及注释2021/12/25更新实验二、三、四、五的代码及注释2021/12/26更新实验六、七的代码及注释待更新之后会将课程设计的成果和代码细节上传课程设计为《基于神经网络的手写数字识别与交互
爱数学的企鹅·2022-12-24 08:11

pyTorch入门（四）——导出Minist模型，C++ OpenCV DNN进行识别

实现效果导出的推理模型使用的是Minist中训练预测率为99%的ResNet模型，从上面两张图来看，大部分数字识别是没问题的，但是两张图中数字7都识别为数字1了。这个暂时不是本篇要解决的问题
Vaccae·2022-12-24 06:34

python将图片转矩阵

在机器学习手写数字识别案例中，需要将手写数字图片转矩阵向量。其实转矩阵，就需要根据图片上像素点来组成一个矩阵，如果把图片看作一个长*宽的二维矩阵，那么矩阵中的每个点的像素表示的数字组成一个新的矩阵。
luffy5459·2022-12-23 23:05

MNIST手写数字识别 —— 图像分析法实现二分类

手写数字任务识别简介MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology，简称NIST），总共有7万张图，其中训练集6万张，由250个不同人的手写数字构成,50%是高中学生,另外50%是人口普查局的工作人员，测试集1万张图，也是由同样比例的人手写的数字。该数据集在深度学习领域，是一个很经典的入门学习数据集，部分手写数字的图
学习历险记·2022-12-23 19:23

带自己学paddle(四）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了SGD以及GPU的配置方式，现在将介绍如何把画图函数以及正则化整进去l2norm#各种优化算法均可以加入正则化项，避免过拟合，参数regularization_coeff
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

带自己学paddle（五）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了l2正则化以及如何画图，这一章主要是为了重构代码，代码断点重续、增加动态图转静态图的操作，这两块将合并起来一起写，不多说，先上代码network.pyfrompaddle.nn.layerimportConv2D
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

带自己学paddle系列（一）

项目一手写数字识别做个小项目的目的是熟悉paddle基本框架以及如何导入数据所涉及到的paddleapi1、模型架构Linear层的导入frompaddle.nnimportLinearclassRegressor
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:51

带自己学paddle （三）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了CNN、DataLoader、Dataset、SGD、CrossEntropy、Square_error_cost的使用方式，最后还有一点点首尾工作就完成了第一阶段初识框架
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:51

SVM实现MNIST手写数字识别的实验

本文是对手写数字识别（二）----SVM实现Mnist-image手写数字图像识别_Sanger1990的博客-CSDN博客_mnistsvm文章中程序的小修改，使代码正常完成预定工作（原代码不能正常完成运行
向盟约宣誓·2022-12-23 16:35

python做数字识别_用python实现手写数字识别

用多元逻辑回归手写数字识别训练样本简介首先，可以用逻辑回归实现手写数字识别的多元分类，在ex3data.mat文件中保存着一个包含5000个培训考试训练数据集的手写数字，.mat格式表示这些训练数据集以矩阵格式保存
weixin_39975261·2022-12-23 04:05

[附代码] 如何用HOG+SVM实现手写数字识别

本文首发于微信公众号【DeepDriving】，公众号后台回复关键字【手写数字识别】可获取本文代码链接。
DeepDriving·2022-12-23 01:28

c语言数字手写识别源程序,给予SVM的手写数字识别上位机(含源码)VS2010 + OpenCV2.4.9开发...

//HandWriteDlg.cpp:实现文件//#include"stdafx.h"#include"HandWrite.h"#include"HandWriteDlg.h"#include"afxdialogex.h"#include"opencv2/opencv.hpp"#include"windows.h"#include"fstream"#include//#pragmacomment(
我是波波老师呐·2022-12-23 01:27

山东大学机器学习课程资源索引

实验完整实验代码获取githubrepo【ML实验5】SVM（手写数字识别、核方法）一个PCA加速技巧作业高斯判别分析（GDA）公式推导ProblemSet3学习笔记课堂问题：一个凸函数的性质SVM（支持向量机
u小鬼·2022-12-23 01:55

【opencv450-samples】digits_svm 手写数字识别SVM vs KNearest （SVM and KNearest digit recognition）

digits.png样本数据SVM和KNearest数字识别。示例从“digits.png”加载手写数字数据集。然后它训练一个SVM和KNearest分类器并评估他们的准确性。以下预处理应用于数据集：-基于矩的图像去偏斜（见去偏斜（））-数字图像分为4个10x10单元和16个单元为每个计算定向梯度的直方图cell-使用Hellinger度量将直方图转换为空间（参见[1](RootSIFT)）[1]
十年一梦实验室·2022-12-23 01:24

SVM入门——手写数字识别

SVM介绍Margin：直观上的宽度（求得最大margin）Hyperplane：超平面Supportvectors：支持向量（支持我们找出hyperplane)SVM是一个constrainedoptimizationproblem（约束最优化问题），其中constrain是分指类，optimization是指使得margin最大机器学习库（Sklearn）Scikit-learn是用于Pyth
bashan16045·2022-12-23 01:53

【ML实验5】SVM（手写数字识别、核方法）

实验代码获取githubrepo山东大学机器学习课程资源索引实验目的实验内容这里并不是通过KTT条件转化，而是对偶问题和原问题为强对偶关系，可以通过KTT条件进行化简。令x=α=[α1,α2,...,αn]Tx=\alpha=[\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_n]^Tx=α=[α1,α2,...,αn]T，则有∑i,j=1mαiy(i)y(j)αj\sum^m_{i,j=
u小鬼·2022-12-23 01:52

基于Python的BP网络实现手写数字识别

download/sheziqiong/86790047资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/86790047目录基于Python的BP网络实现手写数字识别
biyezuopin·2022-12-22 20:40

手写数字识别python_Python手写数字识别（KNN算法）

前言手写数字识别作为机器学习中一个比较有趣的内容，结合K210芯片强大的KPU算力，可以蹦出很多好玩的点子。本次以通俗易懂的方式记录一波玩耍手写数字识别的案例。
百分之二十六·2022-12-22 20:40

python手写汉字识别_用python实现手写数字识别

用多元逻辑回归手写数字识别训练样本简介首先，可以用逻辑回归实现手写数字识别的多元分类，在ex3data.mat文件中保存着一个包含5000个培训考试训练数据集的手写数字，.mat格式表示这些训练数据集以矩阵格式保存
weixin_39592137·2022-12-22 20:40

python学习笔记——手写数字识别

一.使用数据集进行手写数字识别importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense
奥尔瑞斯·2022-12-22 20:40

基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合

基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合上次讨论了基于Hopfield神经网络的数字识别，BP（BackPropagation）神经网络也可以进行相关的数字识别如手写数字识别等，由于BP神经网络的特性
CAE320·2022-12-22 16:52

利用前馈神经网络实现手写数字识别(python实现)

0.问题前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork，FNN）分类。利用MNIST数据训练一分类前馈神经网络,并手写任意一个0至9的数字,拍照,读取该手写数字,输入训练好的分类网络进行预测。注意:MNIST数据集的每张图片是28×28像素的灰度图像,另外可能需要对你手写照片进行灰度反转。1.问题分析题目要求，利用MNIST数据训练一分类前馈神经网络，然后手写任意一个0至9的数字,
吮指原味张·2022-12-22 14:26

带自己学paddle（二）

项目一手写数字识别上文回顾，利用单层神经网络回归数字，那必然是不行的，因此这一章节是提高模型的结构复杂度，来尝试提高准确率1、模型架构CNN网络架构登场，其实之前我一直都用pytorch，但是总想尝试新玩意
MC.zeeyoung·2022-12-22 13:18

处理minist数据集，把网络和数据都放在gpu上面。

并且修改网络结构，把全连接层改为卷积层。正确率97增长至98，性能提升三分之一。~importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim
白色蜻蜓蜓·2022-12-22 08:01

深度学习 手写数字识别模型

目录一：手写数字模型构建与保存二：手写数字模型使用与测试一：手写数字模型构建与保存1加载数据集#1加载数据digits_data=load_digits()可以先简单查看下手写数字集，如下可以隐约看出数字为8plt.imshow(digits_data.images[8])plt.show()2特征数据标签数据#数据划分x_data=digits_data.datay_data=digits_da
顾城沐心·2022-12-21 22:41

北大Tensorflow2.0（二、三、四）

因为对于频繁出现的参数，学习率衰减得快；对于稀疏的Adam3[神经网络搭建八股、用六步法写出手写数字识别训练模型
Joanne Sherkay·2022-12-21 22:27

MNIST数据集手写数字识别（CNN）

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟1数据集
Sonhhxg_柒·2022-12-21 13:04

【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释 附源码）

下面以经典的分类任务：MNIST手写数字识别，采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集，它包含有训练集和测试集，由250个人手写的数字构成。
showswoller·2022-12-21 06:34

基于stm32f429的手写识别_【工程分析】基于ResNet的手写数字识别

ねぇ呐私に気付いてよ快点注意到我吧もうそんな事那种事一定望んでも再去奢求しょうがないだろ也无可奈何吧——真野あゆみ《Bipolaremotion》（作詞：Mitsu）本文将以mnist为原材料，用ResNet模型，实现一个正确率超过99%的手写数字分类器。材料准备首先我们下载MNIST数据集——可以从我的这篇文章中找到资源：刘冬煜：关于图像识别的相关图片资源zhuanlan.zhihu.com接着
weixin_39850152·2022-12-20 16:42

解决TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments

1.看b站视频用卷积进行手写数字识别源代码如下：#输入为28*28*1经过第一次卷积计算后为28*28*16池化变为14*14*16第二次卷积14*14*32池化7*7*32即全连接（10为10分类）#
Y蓝田大海·2022-12-20 15:13

hrsc2016 下载 数据集_使用torchvision下载MINIST及配置踩坑笔记

1、MINIST简介MNIST数据集是在神经网络学习中一个被嚼烂的数据集MNIST数据集可在知乎-安全中心yann.lecun.com获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3
weixin_39793708·2022-12-20 14:29

LeNet-5应用

目录实验1：实现MNIST手写数字识别1、导入需要的库2、使用GPU训练3、图像增强4、载入数据5、图片可视化6、LeNet模型7、加载模型并打印参数8、损失函数，优化器9、训练函数10、可视化预测结果实验
我闻 如是·2022-12-20 14:36

【毕业设计_课程设计】手写数字识别系统的设计实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1系统概述1.1系统实现环境2研究方法2.1图像预处理阶段2.2特征提取阶段2.3数字识别阶段3研究结论4论文概览5项目工程0项目说明手写数字识别系统的设计实现提示：适合用于课程设计或毕业设计
m0_71572237·2022-12-20 13:14

pytorch 使用LSTM进行手写数字识别

模型的搭建importtorchimporttorch.nnasnnclassRNN(nn.Module):def__init__(self):super(RNN,self).__init__()self.rnn=nn.LSTM(input_size=28,hidden_size=64,num_layers=1,batch_first=True,)self.out=nn.Linear(64,10)
南妮儿·2022-12-20 11:29

毕业设计练习_03——用VGG13实现cifar10识别

数据集的介绍keras内置的数据集，提供了5万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练，提供了1万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签，用于测试十分类：飞机汽车鸟猫鹿狗青蛙马船卡车本例相比于手写数字识别来说更加复杂
grt要一直一直努力呀·2022-12-20 08:54

神经网络入门及改进优化——CNN识别Fashion-MNIST数据集（Python实现）

图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。
随便编编·2022-12-20 08:51

RNN循环神经网络(AI写唐诗)

RNN循环神经网络–潘登同学的深度学习笔记文章目录RNN循环神经网络--潘登同学的深度学习笔记RNNRNN的数学表达式RNN手写数字识别RNN的拼接操作LSTM长短时记忆(LongShortTimeMemory
PD我是你的真爱粉·2022-12-20 03:41

卷积神经网络案例：LeNet-5手写数字识别

1.2LeNet-5网络结构：共7层输入层卷积层池化层卷积层池化层全连接层输出层二、LeNet-5手写数字识别2.1MNIST数据集展示：mnist.load_data()加载数据集fromkeras.datasetsimportm
博学之审问之·2022-12-19 16:36

008_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第九讲——多分类问题

一、目的使用softmax函数对Minist数据集进行分类二、编程2.1softmax函数我们先来了解一下什么是softmax激活函数：softmax函数，又称归一化指数函数，它是二分类函数sigmoid
王泽的随笔·2022-12-19 09:55

bp神经网络数字识别matlab_通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别

通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别算是深度学习里的“Helloworld”了，记录一下个人的实现过程。
weixin_40009026·2022-12-19 08:46

基于 Tensorflow 2.x 实现多层卷积神经网络，实践 MNIST 手写数字识别

一、MNIST数据集上篇文章中使用了Tensorflow2.x搭建了对层的BP神经网络，经过训练后发现准确率只有96.8%对于单环境的图片识别场景来说，还是有点偏低，本文使用多层的卷积代替BP网络中的隐藏层对模型进行优化。下面是上篇文章地址：https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/128361681下面再次简单介绍一下MNIST数据集，有
小毕超·2022-12-19 07:31

基于 Tensorflow 2.x 实现 BP 神经网络，实践 MNIST 手写数字识别

一、MNIST数据集MNIST是一个非常有名的手写数字识别数据集，在很多资料中都会被用作深度学习的入门样例。
小毕超·2022-12-19 07:30

k-近邻实现手写数字识别

1.k-近邻工作原理简单地说，K近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。该算法具有一下特点。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。K近邻算法的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较
picacho_pkq·2022-12-18 14:26

【python】机器学习算法(KNN)入门——手写数字识别

手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通过识别手写体图片来判断数字因为数字类别是0——9，所以是十分类问题那今天博主就来教大家探索手写数字的识别环境使用:Python3.8Pycharm第三方模块使用:
魔王不会哭·2022-12-18 14:26

基于PCA和K-近邻算法的手写数字识别

网络上拥有很多PCA的解析，所以这里不赘叙PCA的数学算法原理，直接以手写数字识别的例子讲解PCA算法的应用。scikit-learn是一个开源的Python机器学习工具包，拥有PCA算法
蓝小贝丶·2022-12-18 14:25

SKlearn之手写数字识别（Recognizing hand-written digits）

题目链接：Recognizinghand-writtendigits函数解释zip函数：pythonzip函数plt.imshow(image,cmap=plt.cm.gray_r,interpolation='nearest')matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=N
Alwaysion·2022-12-18 14:55

sklearn-神经网络-手写数字识别

#pipinstallscikit-learn--upgradefromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStanda
Mrrunsen·2022-12-18 14:54

机器学习：k-近邻算法（三）sklearn手写数字识别

目录一、实战背景二、sklearn1、sklearn的简介2、sklearn安装3.sklearn实现k-近邻算法简介三、使用sklearn实现手写数字识别1、提供的数据是32x32的二进制图像，将其转化为
晶哥哥&·2022-12-18 14:23
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