MINIST手写数字识别第15页

Caffe: MNIST 数据集格式转换、用 python 读写 LMDB 数据库

但是翻了一翻，还是有点收获的，这个MNIST手写数字识别是深度学习入门很经典的例子。基本上所有的深度学习框架

chenxp2311·2022-12-18 13:28

递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。

weixin_34179762·2022-12-18 08:55

基于Kera框架的手写数字识别

基于Kera框架的手写数字识别一.配置环境二.具体步骤2.1导入数据集2.2创建网络图层和网络结构2.3定义反向传播函数与优化函数2.4数据集和测试集归一化2.5标签制作三整体代码与验证四.使用卷积神经网络进行优化一

仝佳轩·2022-12-18 02:29

基于python-opencv实时手写数字识别

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档实时手写数字识别（基于视频）前言一、环境和效果二、使用步骤打开test1.py文件运行前言程序参考这位大神但是这篇文章里只有大致思路没有对程序的具体讲解

reason125132·2022-12-18 02:24

【深度学习】经典CNN模型梳理与Pytorch实现：LeNet、AlexNet、NiN、VGGNet、ResNet

2.模型及实现2.1LeNetLeNet是LeCun在1998年提出的用于解决手写数字识别任务的卷积神经网络模型，这一网络模型奠定了之后CNN的基本架构。它又被称为LeNet-5，5表示第

DwD-·2022-12-17 17:46

经典神经网络发展史

AlexNet、LeNet、GoogLeNet、VGG-16、NiNLeNet参数量：6万卷积和：全部为5x5的卷积核1998年，LeCun提出LeNet神经网络结构，用于解决手写数字识别的视觉任务。

古风子·2022-12-17 17:11

【365计划-1】pytorch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参考文章地址：365天深度学习训练营-第P1周：mnist手写数字识别作者：K同学啊###本项目来自K同学在线指导###importtorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisionimportosos.environ

湫椿.·2022-12-17 14:39

3.2 图像分类

文章目录LeNet（小图像）LeNet在手写数字识别上的应用LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用数据集准备查看数据集图片定义数据读取器启动训练AlexNet（大图像）VGG（深度

一条大蟒蛇6666·2022-12-17 09:04

实验四手写数字识别的神经网络算法设计与实现

一、实验目的通过学习BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。二、实验器材PC机matlab软件三、实验内容按照BP神经网络设计方法选用两层BP网络，构造训练样本集，并构成训练所需的输入矢量和目标向量，通过画图工具，获得数字原始图像，截取图像像素为0的最大矩形区域，经过集合变换，变成16*16的二值图像，再进行反色处理，其图像数据特征提取为神经网络的输入向量。

yhx_cjw·2022-12-16 13:53

MNIST手写数字识别 —— 从零构建感知机实现二分类

从零构建感知机实现手写数字二分类了解传统编程方法与机器学习方法的本质区别；理解感知机模型的数学表达；掌握梯度下降公式的手工推导方法。上一节，已经使用“统计非零像素占比，比较阈值”这种基于图像分析的传统编程方法实现了手写数字0和1的二分类，它是一个很简单的实现策略。本节开始采用机器学习的方法来实现。有很多种机器学习方法可以实现二分类问题，本节先尝试采用机器学习中很简单的感知机模型，来试试分类效果如何

学习历险记·2022-12-16 13:47

感知机算法实现二分类和多分类（手写数字Minist）

1、从Minist测试集中抽取1000张训练图片（前5000），200张测试图片（后5000），对应的数字是[8,4],同时将label转化为[1,-1]2、训练权值w和偏值b2.1、设置学习率lr=0.001

WZLYJY·2022-12-16 13:47

基于感知器算法的手写数字识别matlab实现

基于感知器算法的手写数字识别%--------------------------------------------------------------------%感知器算法%-----------

happylife_mini·2022-12-16 13:17

智科模式识别期末大课设：多种方法对数据集进行手写数字识别（数据集：MINIST）

0结课作业内容（1）程序编写及报告。请大家下载70000个样本的MNIST数据集（“手写体数字70000.zip”，28*28像素），60000个用于训练，10000个用于测试！！！（2）使用的程序可以包括：1）以各类平均值为类中心的最小距离法；2）KNN法，K取1，3，5，…；3）BP神经网络；4）支持向量机；5）其他方法：深度学习CNN等。要多做几种程序，多选几种特征，进行算法对比，完成结课报

华电第一深情·2022-12-16 13:15

mnist手写数字识别，dnn实现代码解读

mnist手写数字识别，dnn实现代码解读代码及注释？模型结构相关问题net.train（）和net.eval（）的作用？

DreamBoy@·2022-12-16 12:21

菜菜学paddle第七篇：目标检测的基本概念

在前面的几篇中，我们学习了使用卷积神经网络进行图像分类，比如手写数字识别是用来识别0~9这十个数字。

若石之上·2022-12-16 08:31

经典的卷积神经网络（CNN）--- LeNet-5

经典的卷积神经网络（CNN）—LeNet-5此文是阅读论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》后的总结，该论文提出了LeNet-5用于手写数字识别

沧海Yi粟·2022-12-16 02:09

机器学习导论初观

因为现实世界中有很多问题，不能通过直接编程解决，如手写数字识别，自动驾驶等。人们希

看晨曦·2022-12-15 18:04

人工智能——mnist（手写识别）

源码#Python3#使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistim

MichaelMinger·2022-12-15 16:05

全连接神经网络学习MNIST实现手写数字识别

神经网络的学习步骤神经网络的学习分成下面4个步骤：步骤1（mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。我们的目标是减小mini-batch的损失函数的值。步骤2（计算梯度）为了减小mini-batch的损失函数的值，需要求出各个权重参数的梯度。梯度表示损失函数的值减小最多的方向。步骤3（更新参数）将权重参数沿梯度方向进行微小更新。步骤4（重复）重复步骤

fakerth·2022-12-15 15:42

【pytorch实战学习】第七篇：tensorboard可视化介绍

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·2022-12-15 15:38

【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

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·2022-12-15 15:07

PyTorch深度学习框架学习记录（1）--安装，MNIST手写数字识别

文章目录框架发展安装cpu版本GPU版本学习记录MNIST手写数字识别数据的准备工作框架发展Caffe框架（2015）优势：只写配置文件劣势：运行环境配置繁琐Tensorflow1.x（2016）开发成本高

兔子骑士叫旺仔·2022-12-15 08:58

pyTorch入门（三）——GoogleNet和ResNet训练

——《微卡智享》本文长度为2748字，预计阅读8分钟前言这是Minist训练的第三篇了，本篇主要是把GoogleNet和ResNet的模型写出来做一个测试，再就是train.py里面代码加入了图例显示。

Vaccae·2022-12-15 05:21

Pytorch在MINIST数据集上编写DCGAN，包含训练GAN的一些建议。

作者记录方便查询不完全是DCGAN原版，受限于硬件设备，希望参数少一些，训练时间短一些，所以会有一些更改，并且生成的图像也不完美。几点建议（不完全对）：1.生成器的复杂度要大于判别器，并且判别器的复杂度不宜过低，否则无法指导生成器优化，出现两个模型参数无法收敛的情况。2.生成器的学习率建议略大于判别器，防止判别器损失值下降过快，这样会导致判别器的梯度很低。3.生成数据使用的随机数，使用标准正态分布

jayus丶·2022-12-15 01:18

利用tensorflow一步一步实现基于MNIST 数据集进行手写数字识别的神经网络，逻辑回归

MNISTfromscratchMNIST从无到有ThisnotebookwalksthroughanexampleoftrainingaTensorFlowmodeltododigitclassificationusingtheMNISTdataset.MNISTisalabeledsetofimagesofhandwrittendigits.这次我们来看一个使用MNIST数据集来训练一个Ten

fu_shuwu·2022-12-14 17:44

手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别（含源码）

前言今天和大家一起来看一下在LabVIEW中如何使用OpenCVDNN模块实现手写数字识别一、OpenCVDNN模块1.OpenCVDNN简介OpenCV中的DNN（DeepNeuralNetworkmodule

·2022-12-14 14:56

GAN 系列的探索与pytorch实现 (数字对抗样本生成)

实现(数字对抗样本生成)文章目录GAN系列的探索与pytorch实现(数字对抗样本生成)GAN的简单介绍生成对抗网络GAN的基本原理大白话版本非大白话版本数字对抗样本产生步骤1：用`LeNet网络`完成手写数字识别任务

风信子的猫Redamancy·2022-12-14 14:30

神经网络与深度学习：人工神经网络（下）

小批量样本的选择2.2批量大小2.3学习率2.4梯度3.Keras和tf.Keras4.Sequential模型3.1搭建模型3.2配置训练方法3.3训练模型3.4评估模型3.5使用模型5.实例：实现手写数字识别

Twinkle1231·2022-12-14 01:26

tensorflow2实现手写数字识别

GPU的设置importtensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=gpus[0]#如果有多个GPU，仅使用第0个GPUtf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0,True)#设置GPU显存用量按需使用tf.config.set_visible_device

南妮儿·2022-12-13 22:05

基于SVM的人脸图像性别分类

本来想用深度学习做的，但pytorch,tensorflow都死活装不上去，而且机器GPU也不行，所以就用传统SVM模型做了一个手写数字识别，又从网上下了数据，改成人脸性别识别。

m0_51303687·2022-12-13 18:00

torchvision工具包之torchvision.datasets以及torch.utils.DataLoader的使用

torchvision.datasets包含的数据集有:MINIST、COCO、CIFAR10andCIFAR100、L

bb8886·2022-12-12 19:35

下面将手写数字识别的程序修改成带有卷积操作的深度神经网络结构

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64data_trans

天一天666·2022-12-12 17:50

基于联邦学习的MNIST手写数字识别-Pytorch实现

参考：基于联邦学习的MNIST手写数字识别-Pytorch实现-灰信网（软件开发博客聚合）(freesion.com)一、MNIST数据集大量参考：MNIST数据集_保持理智802的博客-CSDN博客_

晨曦未眠·2022-12-12 16:29

基于深度学习的MNIST数据集训练与手写数字识别

基于深度学习的MNIST数据集训练与手写数字识别实验目的通过深度学习算法对训练集数据进行训练，实现MNIST数据集的识别实验原理全连接神经网络全连接神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络

Oasis___·2022-12-12 16:48

CNN卷积神经网络/手写数字识别[VHDL][MATLAB]带源码

本次为期末课程设计，了解CNN过程，并且以数字识别为例去了解CNN的应用，采用matlab来事先分析整个过程，并且转化为VHDL语言，使用FPGA使用该想法，由于本次为期末在家期间所做，没有硬件去验证准确性，只能利用波形仿真去验证思想。目录目录一、原理分析1.1输入数据性质1.2卷积层：1.3激活层1.4池化层1.5全连接二、系统方案：2.1串入并出模块2.2卷积层2.3激活层2.4池化层2.5全

电子张sir·2022-12-12 15:51

多分类问题（手写数字识别例题题）

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64batch_size

应该没问题·2022-12-12 07:21

CNN学习MNIST实现手写数字识别

CNN的实现我们之前已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的CNN。

fakerth·2022-12-11 22:01

CNN案例：手写数字识别

1.超参数定义importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoader#训练次数n_epochs=3#一次训练的图片数batch_size_train=64#一次测试的图片数batch_size_test=1000#学习率learning_rate=0.01momentum=0.5log_interval=10#随机数种子，保

所追寻的风·2022-12-11 22:28

CNN实现手写数字识别

手写数字识别一致是一个机器学习里面常见的案例，今天通过CNN来实现一个手写数字识别来介绍一个机器学习的流程。

彭祥.·2022-12-11 22:26

CNN实现MNIST数据集手写数字识别

1.MNIST数据集MNIST数据集是由0到9的手写数字图像构成的。训练图像有6万张，测试图像有1万张每一张图片都有对应的标签数字。因此这个测试集就可以作为验证集使用。MNIST的图像，每张图片是包含28像素×28像素的灰度图像（1通道），各个像素的取值在0到255之间。每张图片都由一个28×28的矩阵表示，每张图片都由一个784维的向量表示（28*28=784）。详细介绍参考：http://ya

做个好男人！·2022-12-11 22:23

手写数字识别例题

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64batch_size

qq_57457571·2022-12-11 22:16

python 图像压缩pca_PCA（主成分分析）：从压缩图像到手写数字识别实验

在看数字图像处理的压缩章节，突然看到PCA可以用来压缩图像，于是学乎。本文主要大致简单说下整个实验的过程和一些关键的点，详细和更好的解说在我给出的资料里面有。压缩的一种方法论就是先将一张图片，一个信号的数据量进行某种分解，这种分解必须是有某种“compact”(紧凑)的特性，也就是说大部分的信息存在于少量的系数中，而像不是原始数据中的那样子简单均匀的分布。如果分解得好，压缩的时候只保留少量的数据量

weixin_39699070·2022-12-11 16:11

每天进步一点点 -- pytorch学习：MNIST手写数字初体验

理论计算方法--K临近算法(OpenCV轻松入门_面向python)K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类，根据书中给出的内容，我们可以在手写数字识别上进行分析。

攀登程序猿·2022-12-11 16:01

深度学习实战（一）基于Keras的手写数字识别

MNIST数据集是经典的手写数字识别数据集MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3

一个肌肉猛男·2022-12-11 14:32

DL with python(6)——Keras实现手写数字识别（全连接网络）

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第三讲的内容，通过六步法利用keras框架搭建神经网络的手写数字识别模型，这里只涉及简单的全连接网络，旨在对整体的思路进行了解。

佟湘玉滴玉·2022-12-11 14:31

【Tensorflow学习三】神经网络搭建八股“六步法”编写手写数字识别训练模型

神经网络搭建八股“六步法”编写手写数字识别训练模型Sequential用法model.compile(optimizer=优化器,loss=损失函数,metrics=["准确率"])model.fitmodel.summery

Chen的博客·2022-12-11 14:57

数据挖掘实战（1）——手写数字识别

文章目录1导包2数据准备3数据规范化4划分数据集5训练5查看结果6数据降维并画出决策边界7混淆矩阵8学习曲线9验证曲线1导包importtimeimportpickleimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromcollectionsimportCounterfromsklearn.datasetsimportloa

热爱旅行的小李同学·2022-12-11 12:57

深度强化学习-策略梯度算法(Reinforce)代码

如果想深入理解策略梯度算法公式，可以参考我的另一篇博文：深度强化学习-策略梯度算法深入理解，里面将其与手写数字识别问题进行了类比，深入剖析了策略梯度算法公式。

indigo love·2022-12-11 11:39

从零构建神经网络-不使用框架（纯纯手撕）

这里minist数据集为csv形式，分训练集和测试集。1.定义网络结构参数这里面节点个数比较好理解，重点在于weight_itoh和weight_htoo两个矩阵

人工智能有点·2022-12-10 16:33

实现mnist手写数字识别

一.项目介绍本文是一个深度学习入门案例，基于卷积神经网络搭建简单的网络模型完成手写数字的识别二.数据集本数据集来自tensorflow自带的数据集中，当然你也可以去下载来进行导入三.实战演练一.数据集导入importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,modelsimportmatplotlib.pyplotasplt#导

南京比高IT·2022-12-10 15:17

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