MINIST手写数字识别第4页

deeplearning4j训练推理案例2023——手写数字识别

文章目录1.minist数据集2.依赖包3.手写数字训练与推理4.扩展阅读deeplearning4j自带学习案例项目deeplearning4j-examples1.minist数据集下载链接6W训练集

jwolf2·2023-10-26 05:41

(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别

论文链接：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络，但是其包含深度学习的基本模块：卷积层、池化层以及全连接层，其结构如图1所示。图1：LeNet-5网络结构图1.网络各层参数解析：1.1INPUT层：首先是数据输入层，输入图像尺寸统一是归一化后的32x32。1.2C

老邱生·2023-10-24 02:00

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

一、网络模型结构LeNet是具有代表性的CNN，在1998年被提出，是进行手写数字识别的网络，是其他深度学习网络模型的基础。如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。

摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

MNIST手写数字识别实战演练

一、准备工作1.安装tqdmTqdm是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在Python长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器tqdm(iterator)。可以在命令行使用pip命令安装，也可以在pycharm中安装，按图中步骤，点一下cuda库，然后在搜索框搜索tqdm直接点击install即可。安装好之后测试一下：importtimefromtqdmimporttqdm

Zkaisen·2023-10-23 16:43

从头开始使用 KNN 进行 KNN 和 MNIST 手写数字识别的初学者指南

一、说明MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是事实上的计算机视觉“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为分类算法基准测试的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。最终目标是从数万张手写图像的数据集中正确识别数字。图片来源：维基百科我们现在将尝试从头开始使用KNN（K最近邻）算法对数字进行分类。在此之前，我

无水先生·2023-10-22 11:52

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。

Hello NiKo·2023-10-21 20:38

【手写数字识别】CNN卷积神经网络入门案例

安装Anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/安装完成后，在CMD窗口输入conda--help查看是否安装成功使用conda创建环境condacreate--nametfpython3.7condaactivatetf在tf环境中安装TensorFlowpipinstalltensorflow在pycha

Drone_xjw·2023-10-21 20:05

基于Pytorch的CNN手写数字识别

作为深度学习小白，我想把自己学习的过程记录下来，作为实践部分，我会写一个通用框架，并会不断完善这个框架，作为自己的入门学习。因此略过环境搭建和基础知识的步骤，直接从代码实战开始。一.下载数据集并加载在这里使用MINST开源数字识别数据集。首先导入必要的库，设置训练的设备（gpu或cpu），设置训练的轮次（epoch），然后设置数据集train_data、test_data，并使用torchvisi

nice-wyh·2023-10-21 17:29

第一个机器学习算法：K-近邻算法实现手写数字识别系统

一、前提知识点：1、参考Linux命令大全：http://man.linuxde.net/wget命令wget：用来从指定的URL下载文件；wget非常稳定，它在带宽很窄的情况下和不稳定网络中有很强的适应性，如果是由于网络的原因下载失败，wget会不断的尝试，直到整个文件下载完毕。如果是服务器打断下载过程，它会再次联到服务器上从停止的地方继续下载。这对从那些限定了链接时间的服务器上下载大文件非常有

0914_h·2023-10-21 16:55

pytorch 入门（三）案例一：mnist手写数字识别

本文为小白入门Pytorch内部限免文章本文为小白入门Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】mnist手写数字识别原作者：K同学啊目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3

大地之灯·2023-10-21 12:08

基于Resnet18的minist手写数字分类

项目大体实现功能：数据集准备：准备MNIST数据集。这个数据集包含了手写数字的灰度图像，每张图像的大小为28x28像素。将数据集分为训练集和测试集，通常使用60,000张图像进行训练，10,000张图像用于测试。模型选择：由于MNIST是一个相对简单的图像分类问题，可以选择使用较小的ResNet模型，如ResNet-18或ResNet-34。这些模型具有较少的层和参数，适合处理小规模图像。模型搭建

oveZ·2023-10-20 12:23

哈工大人工智能暑期课实践项目——手写体识别四则运算

一、项目介绍手写数字识别增强版。

hit_zx·2023-10-20 05:48

实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/Nb93582M_5usednAKp_Jtw)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**>-**文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45

t000818·2023-10-19 06:42

Tensorflow2.0：加载与识别经典数据集MINIST

一实现思路1.加载MNIST数据集，得到训练集与测试集2.将训练集与测试集转换为DataSet对象3.将数据顺序打散避免每次读取数据顺序相同，使得模型记住训练集的一些特点，降低模型泛化能力。4.设置批训练从训练集总数中随机抽取batchsize个样本，来进行模型训练，相比于使用所用样本构建模型，批训练花费的时间更少，计算效率更高。每训练一个次，就叫一个step，当经历若干个step使得把训练集所有

DocPark·2023-10-19 02:30

tensorflow导入mnist数据集出现网络连接错误

在利用Tensorflow学习深度学习的过程中，相信很多人第一次写的代码就是利用mnist数据集进行手写数字识别。

le_贝·2023-10-19 02:00

Mnist数据集的加载及运行

1.下载MINIST数据集有两种方法（1）手动下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist四个压塑包train-images-idx3-ubyte.gz:trainingsetimages

ZQH_·2023-10-19 02:58

（四）使用TensorFlow完成mnist数据集手写数字识别

1、导包2、下载并加载数据集3、可以先来看看数据集中的手写数字到底是什么样的4、定义模型5、定义测试准确率tensor及其他数据6、开启session，迭代训练并验证准确率7、运行查看结果8、完整代码手写数字识别在

hlp4207·2023-10-19 02:57

机器学习课程教学案例—简单手写数字识别系统开发

机器学习课程教学案例—手写数字识别系统开发摘要：面对机器学习复杂的技术性课程，细化教学目标、贯穿案例驱动的教学方法、强化实践教学应该是最有效的教学方法。

zoro601·2023-10-19 00:55

20210329 LeNet-5数字识别 TensorFlow2.0 MINIST数据集

LeNet-5数字识别TensorFlow2.0LeNet-5由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成，每个卷积层使用尺寸为５×５（每个滤波器有１个通道）的滤波器，第一层中有６个滤波器，第二层中有１６个滤波器。在每次卷积之后，采用Ｓｉｇｍｏｉｄ函数进行激活，并且使用２×２的平均池化进行池化操作。#ImplementationofLeNet-5inkeras#[LeCunetal.,1998.Gr

小尘只想脱贫·2023-10-13 10:57

深度学习实战：用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️作者：秋无之地简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《深度学习简述》，相信大家对深度学习都有一个基本的认识。下面我讲一下：深度学习实战：用Keras搭建深度学习

秋无之地·2023-10-12 21:56

【手写数字识别】GPU训练版本

SVMAdaboostBagging完整代码Iimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportmatplotlib.pyplotasplt#超参数batch_size=64num

小手の冰凉·2023-10-11 17:46

机器学习基础-手写数字识别

手写数字识别，计算机视觉领域的HelloWorld利用MNIST数据集，55000训练集，5000验证集。

小蒋的技术栈记录·2023-10-11 12:56

数据分析实战---KNN手写数字识别

KNN手写数字识别实战大纲1.算法背景2.sklearn接口API3.手写数字识别实战算法背景KNN(K-NearestNeighbor):算法核心为：“近朱者赤，近墨者黑”。

一只躺在风口的�·2023-10-10 05:46

手写数字识别

文章目录方法思想及实现原理knn算法BP神经网络数据集描述实验结果knn算法结果BP算法结果方法思想及实现原理knn算法KNN算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。BP神经网络BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的

干炒牛河·2023-10-10 05:13

【机器学习】人工智能实验二：利用贝叶斯分类器实现手写数字识别

一、数据获取对于新手而言，熟练掌握各种数据的读取方式，并了解读入的数据具体存储形式及相关操作，实际上任务已经完成一大半了！之所以这么讲，主要是为了强调，数据获取数据处理的在机器学习中的重要意义！1、Python几种读取mat格式数据的方法对于怎么获取.mat最合适，以及它们之间的差别，暂时我还没搞清楚，先“搁置争议”（不求甚解），毕竟这篇博客主打的记录代码2、数据获取：数据获取见博客：分类-MNI

Vivid-victory·2023-10-10 05:43

实验四手写数字识别的神经网络算法设计与实现

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。

mu_to·2023-10-10 05:12

运用逻辑回归进行手写数字识别（基于R语言）

理论基础手写数字识别的本质是把手写数字灰度图片的256个特征作为预测变量，利用这256个特征判断这张图片写的是什么数字，即把该图片归入0、1、2…9这总共十个类中。

fanshunxing·2023-10-10 05:10

深度学习案例分享 | 手写数字识别 - PyTorch 实现

今天我们来分享第二个深度学习案例：手写数字识别。

程序员学长·2023-10-10 05:10

【手写数字识别】数据挖掘实验二

算法思想和实现原理数据集描述实验运行环境描述不同方法对MNIST数据集分类识别结果分析(不同方法识别对比率表及结果分析)III、实验结果分析（30分）IV、代码实现（50分）V、小组分工及贡献比用PyTorch实现MNIST手写数字识别

小手の冰凉·2023-10-10 05:37

神经网络之手写数字识别《深度学习入门基于Python的理论实现》第三章实践部分

layout:posttitle:深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第三章手写数字识别tags:[Machinelearning,Reading]第三章神经网络3.6手写数字识别上一个

Dirac811·2023-10-09 21:34

RK3568笔记二：部署手写数字识别模型

环境搭建参考RK3568笔记一：RKNN开发环境搭建-CSDN博客一、介绍部署手写数字识别模型，使用手写数字识别（mnist）数据集训练了一个LENET的五层经典网络模型。

殷忆枫·2023-10-08 06:25

AI应用开发实战 - 手写算式计算器

扩展手写数字识别应用识别并计算简单手写数学表达式主要知识点了解MNIST数据集了解如何扩展数据集实现手写算式计算器简介本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例。

SoftwareTeacher·2023-10-06 20:49

使用Pyhon+Flux+Julia实现手写数字识别

使用MNIST数据集对0到9之间的数字进行手写数字识别是神经网络的一个典型入门教程。

woshicver·2023-10-06 18:59

Ai项目十四：基于 LeNet5 的手写数字识别及训练

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍pytorch复现lenet5模型，并检测自己手写的数字图片。利用torch框架搭建模型相对比较简单，但是也会遇到很多问题，网上资料很多，搭建模型的方法大同小异，在我尝试了自己搭建搭建出来模型，无论是训练还是检测都会遇到很多的问题，像这种自己遇到的问题，请教别人也没有用。原本使用的是github上的一份代码来复现，环境搭建完成后，才发现要有GPU，而我

殷忆枫·2023-10-04 08:18

Lenet5经典论文解读

20021110085姓名：郑佳转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273247515（这是我个人的知乎文章）嵌牛导读】LeNet-5：是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络

Daniel_go·2023-10-02 10:30

精确度acc的计算

3层神经网络下手写数字识别importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefromdataset.mnistimportload_mnistfromcommon.functionsimportsigmoid

yalipf·2023-10-02 08:14

MNIST手写数字识别

MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集由美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)）发起整理，其包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图片的尺寸为28x28线性回归我们尝试通过线性回归模型识别手写数字，输入的图片是28x28像素，我们可以将其看为784个变量，即：y=a1x1+a2x2+...

Hufft·2023-10-01 11:25

华为云云耀云服务器L实例评测｜在服务器上训练手写数字识别模型并部署到服务器上实现远程调用

目录本文概述作者介绍第一步、购买服务器并远程登录服务器第二步、配置环境并训练手写数字识别网络第三步、部署手写数字识别网络到云耀云服务器L实例第四步、启动本地客户端并进行手写数字识别本文概述华为云云耀云服务器

七七鸭灬·2023-09-30 06:13

yolov5的使用

weixin_38849487·2023-09-29 09:29

fashion-minist.ipynb

{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":21,"metadata":{},"outputs":[],"source":["%matplotlibinline\n","%reload_extautoreload\n","%autoreload1\n","%aimportd2lzh_pytorch\n","importtorch\n","impo

fallinmix·2023-09-28 16:05

扩散模型：DDPM代码的学习（基于minist数据集）

云梦之上·2023-09-28 04:37

基于minist数据集用VAE训练生成图片（VAE基础入门学习）

文章目录参考的代码VAE介绍代码实现与解读代码块累计损失函数的变化迭代100次后生成的图像参考的代码复现的代码VAE介绍 VAE是变分自编码器（VariationalAuto-Encoder）的缩写。它是一种深度生成模型，由Kingma等人于2014年提出的基于变分贝叶斯（VariationalBayes，VB）推断的生成式网络结构1.VAE模型有两部分，分别是一个编码器和一个解码器，常用于AI图

云梦之上·2023-09-28 04:05

2018-06-26

手写数字识别卷积神经网络版参考代码：importnumpyfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportFlattenfromkeras.layers.convolut

ZSCDumin·2023-09-26 23:25

Pytorch之LeNet-5图像分类

二、LeNet-5网络实现1.定义LeNet-5模型2.加载数据集3.训练模型4.测试模型三、实现图像分类前言LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络，由YannLeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题

风间琉璃•·2023-09-25 21:39

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

前期我们使用大量的篇幅介绍了手写数字识别与手写文字识别，当然那里主要使用的是CNN卷积神经网络，利用CNN卷积神经网络来训练文字识别的模型。

人工智能研究所·2023-09-25 19:32

【深度学习】LeNet网络架构

它是深度学习中第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，并且被认为是现代卷积神经网络的基础。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。

高朗·2023-09-23 03:09

RK3588S上从训练Minist到部署Minist仓库介绍

准备工具、软件1.各个电脑上都用jupyterlab进行配置部署，包括RK3588S的系统上CNN手写神经网络训练1.数据输入注意数据输入输出训练的时候有输入层的mean和std2.NPU推理3.后处理输出输出结果CNN手写神经网络部署1.Opencv_DNNonnxtime推理2.NPU推理GitHub-rockchip-linux/rknn-toolkit2

小枫小疯·2023-09-22 22:07

机器学习练习——手写数字识别(PyTorch)

数据集：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/dataThedatafilestrain.csvandtest.csvcontaingray-scaleimagesofhand-drawndigits,fromzerothroughnine.Eachimageis28pixelsinheightand28pixelsinwidth,foratotalo

shadowam·2023-09-22 11:58

DenseNet手写数字识别练习Pytorch实现

伏公子今天看了DenseNet的论文，决定复现一下这个极为先进的网络。这个网络在某年的CVPR上获得了最佳论文，比ResNet还要好。具体原理不是本文想要讲得，本文主要是复现代码。DenseLayer层：这个是最基本的层，代码如下：classDenseLayer(torch.nn.Module):def__init__(self,input_features_num,grow_rate,bn_si

最幸伏的人·2023-09-22 11:28

MNIST手写数字识别总结(pytorch)

此博客并不是教程，只是一个练习总结代码汇总放在文末1.首先导入所需要的库importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportoptimimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpfromUt

不再彷惶·2023-09-22 11:58

推荐频道

MINIST手写数字识别