MINIST手写数字识别第18页

机器学习 —— sklearn实现神经网络并用于手写数字识别

机器学习——sklearn实现神经网络并用于手写数字识别fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifier"""MultilayerPerception多层感知器

CyrusMay·2022-12-04 14:21

深度学习之Pytorch------RNN实现MNIST手写数字识别

torvision.datasets里面，可以自行加载，其中训练集有6W张，测试集有1W张，都为灰度图，即channel为1，图片的大小都是28x28，在我的上一篇博客深度学习之Pytorch------DNN实现MNIST手写数字识别有过介绍

划水yi术家·2022-12-04 12:40

Softmax回归——动手学深度学习笔记

回归VS分类回归估计一个连续值如：回归估计下个月的房价分类预测一个离散类别如：（1）MNIST：手写数字识别（10类）（2）ImageNet:自然物体分类（1000类）Kaggle上的分类问题（1）将人类蛋白质显微镜图片分成

我是小蔡呀～～～·2022-12-04 06:04

学习笔记（2):PyTorch框架讲解与应用-使用pytorch搭建神经网络实现手写数字识别-02...

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/30599/446949?utm_source=blogtoedu问题？训练10轮....正确率非常低。。。

太初始一·2022-12-04 04:16

学习笔记（12):PyTorch框架讲解与应用-使用卷积网络进行手写数字识别

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/30599/447143?utm_source=blogtoedu输入通道黑白1彩色3输出通道数卷积窗口padding填几圈0，，3*31圈0，，5*52圈0，，7*73圈0

huangbo23·2022-12-04 04:44

pytorch深度学习笔记（2）------手写数字识别（卷积）

（小白笔记，有问题请指正）手写数字识别可以说是学习深度学习的第一个代码了，相当于我们学习其他语言时的HelloWorld。在这里，我们要利用卷积来构建神经网络去完成手写数字识别案例。

LanceHang·2022-12-04 04:12

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（一）

联系方式：[email protected]前面几篇文章介绍了MINIST，对这种简单图片的识别，LeNet-5可以达到99%的识别率。

weixin_30316097·2022-12-04 00:20

365天深度学习训练营-第P1周：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：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境开发环境二、前期准备1.设置

Oaix Nay·2022-12-03 19:58

多层全连接神经网络实现MINIST手写数字分类

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.autogradimportVariable'''简单的三层全连接网络classsimpleNet(nn.module):def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super(simpleNet,self)

右边是我女神·2022-12-03 15:18

PyTorch入门一：PyTorch搭建多层全连接神经网络实现MNIST手写数字识别分类

①全连接神经网络神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接②先用pytorch实现最简单的三层全连接神经网络A简单的三层全连接神经网络classsimpleNet(nn.Module):#定义模组,固定def_init_(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):#输入的维度，第一层神经元的个数，第二层个数，输出维度super(simpl

AI熠熠生辉·2022-12-03 15:47

手写字母识别深度学习 pytorch 线性层 EMNIST数据集 CUDA GPU训练可使用图片测试可视化源代码详细注释

基于广为流传的手写数字识别的训练代码改进而来效果文件目录main.py#神经网络的包importtorchfromtorchimportnn#神经网络相关工作fromtorch.nnimportfunctionalasF

刀下生刀下死·2022-12-03 07:57

【TVM源码学习笔记】1 从编译运行第一个模型开始

在成功安装TVM环境后，我们尝试编译运行一个简单的手写数字识别模型。模型使用tvm自带的tests/micro/testdata/mnist/mnist-8.onnx。

zxros10·2022-12-03 06:17

MNIST手写数字识别

TBAALi·2022-12-03 06:43

Pytorch的入门操作（三）

2.7使用Pytorch实现手写数字识别2.7.1目标知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建知道Pytorch中激活函数的使用方法知道Pytorch中torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用知道如何训练模型和如何评估模型

秃顶·2022-12-02 13:37

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

文章目录前言一、OpenCVDNN模块1.OpenCVDNN简介2.LabVIEW中DNN模块函数二、TensorFlowpb文件的生成和调用1.TensorFlow2Keras模型（mnist）2.使用Keras搭建cnn训练mnist（train.py），训练部分源码如下：3.训练结果保存成冻结模型（pb文件）（train.py），训练结果保存为冻结模型的源码如下:4.pythonopencv

virobotics·2022-12-02 13:38

【DL学习笔记02】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch03：Neural Network）

ActivationFunctionstepfunctionsigmoidfunctionReLU2.多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积3.三层神经网络的实现问题各层信号传递的实现4.输出层的设计softmax5.手写数字识别

yierrrr·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-神经网络

CONTENTS三、神经网络3.1从感知机到神经网络3.2Activationfunction3.3多维数组的运算3.4三层神经网络的实现3.5输出层的设计3.6手写数字识别三、神经网络3.1从感知机到神经网络用图来表示神经网络的话

柃歌·2022-12-02 12:53

pytorch深度学习实践

pytorch深度学习实践线性模型梯度下降反向传播（pytorch实现）一元模型二元模型用pytorch实现线性回归sifgmoid函数多维度输入加载数据集softmax_classifier卷积神经网络基础minist

码农10087号·2022-12-02 02:39

卷积神经网络——MNIST手写数字识别

卷积(Convolutional)卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般定义一个正方形卷积核，用它的平面中心遍历图片每个像素点，当卷积核和图片完全重合时，图片与卷积核重合区域内对应的每个像素点和卷积核内对应的权重相乘，再求和，再加上偏置后，得到输出图片中的一个像素值。上图的输入是一个5×5×1的灰度图片，1表示单通道，5×5表示分辨率，用一个3×3×1的卷积核对输入进行卷积，偏置项b=1,则求卷积

爱吃菠菜·2022-12-01 09:18

深度学习笔记：基于Keras库的MNIST手写数字识别

数据预处理¶6训练模型：Fitting/Trainingthemodel7使用训练好的做预测/推断8在测试集上评估模型9Summary1前言本文介绍基于Keras库创建一个最简单的神经网络模型进行MNIST手写数字识别的试验

笨牛慢耕·2022-12-01 09:40

深度学习笔记：用卷积神经网络进行MNIST手写数字识别

目录0.前言1.Sequential类vs函数式API1.1基于Sequential类的方式1.2基于函数式API的方式1.3神经网络的参数个数以及每层的数据维度变化2.编译和训练2.1数据加载和预处理2.2用原始的(整数值型)标签进行编译和训练3.模型评价3.1在测试集上的表现3.2出错的样本长啥样？4用分类编码(CategoricalEncoding)型标签5Summary0.前言上一篇深度学

笨牛慢耕·2022-12-01 09:09

pytorch 龙良曲自用笔记

课时9手写数字识别初体验基础知识课时14张量数据类型1.类型推断2.dim=0的标量3.dim=1的张量4.dim=n的张量课时15创建Tensor课时19索引与切片课时20维度变换课时24Broadcasting

活泼开朗ENFP萨摩耶·2022-12-01 08:46

【吴恩达机器学习】神经网络week2

神经网络week21.1Tensorflow实现例子：手写数字识别BinaryCrossentropy是分类交叉熵1.要求Tensorflow将神经网络这三层串在一起；2.让Tensorflow编译模型

lucky_08·2022-12-01 07:31

吴恩达机器学习课后作业3——多层次分类（Multi-class Classification）

1.问题和数据自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别信封上的邮政编码(邮政编码)到识别银行支票上写的金额。这个练习将向您展示如何将您所学到的方法用于这个分类任务。

学吧学无止境·2022-12-01 00:00

编程作业（python）| 吴恩达机器学习（3）多分类与神经网络

Multi-classClassificationandNeuralNetwork本章目录ProgrammingExercise3：Multi-classClassificationandNeuralNetwork题目：手写数字识别

Fun'·2022-12-01 00:25

吴恩达机器学习课后作业ex3（python实现）

ex3是机器学习中经典的手写数字识别（使用逻辑回归分类），给出的数据是.mat后缀，可以用python中load方法加载数据。手写体“1”到“9”的类别分别标为1-9，“0”被标记为10。

糖醋web排骨·2022-12-01 00:54

深度学习 | pytorch数据集加载

文章目录数据加载1、为何在模型中使用数据加载器2、数据集类2.1Dataset基类介绍2.2案例2.3迭代数据集3、自带数据集3.1torchversion.datasets4、实现手写数字识别4.1思路和流程分析

Jxiepc·2022-11-30 19:12

深度学习-Pytorch：项目标准流程【构建、保存、加载神经网络模型；数据集构建器Dataset、数据加载器DataLoader（线性回归案例、手写数字识别案例）】

1、拿到文本，分词，清晰数据（去掉停用词语）；2、建立word2index、index2word表3、准备好预训练好的wordembedding4、做好DataSet/Dataloader5、建立模型6、配置好参数7、开始训练8、测评9、保存模型一、Pytorch构建基础的模型1.Pytorch构建模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytor

u013250861·2022-11-30 19:09

基于SVM的手写数字识别

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前言本文采用SVM进行手写数字识别；主要使用MATLAB进行代码编写，处理MNIST数据集利用PYTHON；数据集为MNIST手写数字，训练集大致有

徐佳浩·2022-11-30 18:36

【数据挖掘】第1章绪论

1绪论目录前言基础知识1）数据挖掘2）数据挖掘任务章节小练前言数据挖掘应用：人脸识别、语音识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤、电子商务网站的推荐算法…为什么进行挖掘数据？

Little-BingoQ·2022-11-30 17:56

KNN算法原理与python实现

文章目录KNN算法原理KNN算法介绍KNN算法模型距离度量k值的选择分类的决策规则KNN算法python实现手写数字识别sklearn代码实现参考文献KNN算法原理KNN算法介绍KNN（K-NearestNeighbor

疏窗泛影·2022-11-30 17:35

Task04 LeeML P13

李宏毅机器学习P13深度学习简介深度学习的三个步骤深度的理解整个神经网络的本质--通过隐藏层进行特征转换手写数字识别举例思考隐藏层越多越好？

Alice01010101·2022-11-30 16:49

深度学习-torch-手写数字识别-Softmax_Classifier

网络模型：模型构建：代码如下：importtorch#torch框架下的图像处理包，可以做图像预处理fromtorchvisionimporttransforms##torch框架下的图像处理包，可以用来生成图片和视频数据集fromtorchvisionimportdatasets#这是一个训练加载器，用来把训练分成多个小组，此函数每次抛出一个小组数组，直至把所有数据进行抛出fromtorch.u

从梦到西洲·2022-11-30 12:59

pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络

今天是第一篇，写一个最简单的全连接Minist数据集pyTorch的训练。实现

Vaccae·2022-11-30 12:17

pytorch学习笔记（二）——pytorch手写数字识别

手写数字识别原理每张照片用长28宽28个像元的灰度信息表示将28*28[28,28]的矩阵打平(flat)成784个像素[784]，则可以忽略二维位置相关性，再插入一个维度变成[1,784]使用三个线性函数

weixin_46753186·2022-11-30 11:19

用PyTorch进行手写数字识别

目录数据准备网络模型完整实现数据准备torch.utils.data.Datasets是PyTorch用来表示数据集的类，它是用PyTorch进行手写数字识别的关键。

Mr_不负此舟·2022-11-30 11:17

PyTorch手写数字识别

1.MNIST数据集简介包含了6W训练样本和1W条测试样本，共10类(0-9)，每张图片都做了尺寸归一化，都是28*28大小的灰度图。其中颜色通道为1，表示灰度；每个像素值的范围是0-255(0:黑色；255:白色)2.数据加载与探索1.数据加载defload_data(data_path,batch_size):#1.构建transform，对图像做处理transform=transforms.

MusicDancing·2022-11-30 11:11

Pytorch 手写数字识别2

前言：这里主要结合手写数字识别训练，验证过程，简单了解一下Pytorch主要应用的API函数，跟Numpy不同，这里面有很多API可以自动计算微分，梯度更新等参考：CSDN一实现效果1.1梯度更新过程1.2

明朝百晓生·2022-11-30 11:09

PyTorch 学习记录2

我们以手写数字识别为例，系统需要识别0~9这十个数字如果

vzvzvzv·2022-11-30 10:30

手写数字识别网络代码实现

首先我们需要去鱼书对应官网下载对应数据集，然后按照书上步骤可一步一步实现，我这里就讲解可能遇到的报错的点。首先第一个报错点network=pickle.load(f)由于书上是在读入MNIST数据集后会自动生成pickle文件夹，但是我们却没有在我们的目录中看到这个文件夹，这时候我们就需要到我们下载的文件夹ch03中找到sample_weight.pkl放到我们的工作台下。类似于这样。然后再执行p

Liubai..·2022-11-30 08:37

CV学习笔记：BP网络实现手写数字识别

CV学习笔记：BP网络实现手写数字识别BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐藏层逐层处理后，传向输出层。

醪糟小丸子·2022-11-30 08:11

KNN实现手写数字识别（Python-OpenCV）

手写数字识别Python-OpenCVKNN实现手写数字识别目标：编写一个使用OPenCV的KNN模块实现手写数字识别的程序。

』探索『·2022-11-30 03:52

BP神经网络minist数据集纯python

'''大数据集用mini_batch,带gui'''fromtkinterimport*importtkinterastkfromtkinter.simpledialogimport*fromtkinter.colorchooserimport*importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsim

通宵睡一宿·2022-11-30 01:48

numpy实现cnn

经过多天的奋战，终于写出了一个完成的cnn框架，里面最主要的还是卷积反向传播这一块网络架构用到的包数据集：minist这里是随机抽取了1000份做训练集100份做测试集整体流程'''先思考一下，前面的28

通宵睡一宿·2022-11-30 01:47

MatchNet-Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching的复现尝试

pytorch模块包model_alexnet.py#因为MatchNet网络改自alexnet,直接使用pytorch的改一下main_matchnet.py#主文件,含有指标评估函数--这个代码修改自官方的minist

知识在于分享·2022-11-30 00:48

【CNN实战】001：基于Minist数据集的手写数字识别

例子利用Minist数据集，利用两个卷积层（+两个池化层）和全连接层实现了手写数字照片的识别。原图reshape为28*28的照片输入。第一层：卷积层。

昔我往矣wood·2022-11-29 23:33

深度学习之基于CNN实现汉字版手写数字识别（Chinese-Mnist）

数据集是深度学习入门的数据集，昨天发现了Chinese-Mnist数据集，与Mnist数据集类似，只不过是汉字数字，例如‘一’、‘二’、‘三’等，本次实验利用自己搭建的CNN网络实现Chinese版的手写数字识别

starlet_kiss·2022-11-29 23:30

Python仿真及应用结课大作业—基于CNN的手写数字识别与涂鸦识别

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文章目录前言一、结课文档目录二、涂鸦识别（篇幅问题只展示其一）涂鸦识别引入必要的库函数导入数据为各个数据文件添加标签数据处理CNN模型构建模型训练绘制损失图与准确率图模型预测--从测试集中抽取数据预测模型预测--自己绘制图预测总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：这是一篇基于python语言编写，使用tensorflow库实

loulita·2022-11-29 23:24

基于CNn的MINIST手写体识别

深度学习的上机作业:基于CNN卷积神经网络的MINIST手写体识别版本:python-3.9,tensorflow-2.9目录MINIST数据集训练CNN卷积神经网络使用训练好的模型进行预测写这篇文章为了讲一个故事

重载芋头·2022-11-29 23:49

卷积神经网络（CNN）之MNIST手写数字数据集的实现

MNIST数据集是一个非常经典的手写数字识别的数据集，本人很多文章都是拿这个数据集来做示例，MNIST的具体介绍与用法可以参阅：MNIST数据集手写数字识别（一）https://blog.csdn.net

寅恪光潜·2022-11-29 22:06

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