MINIST手写数字识别第5页

PyTorch学习之线性回归练习+手写数字识别初体验

线性回归练习loss=(WX+b-y)^2defcompute_error_for_line_given_points(b,w,points):totalError=0foriinrange(0,len(points)):x=points[i,0]y=points[i,1]totalError+=(y-(w*x+b))**2returntotalError/float(len(points))de

糖公子没来过·2023-09-22 11:55

pytorch学习3（pytorch手写数字识别练习）

网络模型设置三层网络，一般最后一层激活函数不选择relu任务步骤手写数字识别任务共有四个步骤：1、数据加载--LoadData2、构建网络--BuildModel3、训练--Train4、测试--Test

dyh_chd·2023-09-22 11:24

基于GAN实现MNIST图片生成-----Pytorch版

GAN生成手写数字识别生成对抗网络介绍：生成对抗网络就是两个网络进行相互对抗，相互进行的过程。GAN的主要部分为生成器Generator和判别器Discriminator。

追梦少年ML·2023-09-20 07:05

Flask实现Web服务调用Python程序

Flask实现Web服务调用Python程序通过Web服务调用Python写的手写数字识别算法模型，得到手写数字识别结果。项目场景：项目需求：将客户端的请求经由Web服务器转发给Flask程序实例。

小白白程序员·2023-09-19 11:55

6-2 pytorch中训练模型的3种方法

下面以minist数据集的多分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。其中类形式训练循环我们同时演示torchkeras.KerasModel和torchkeras.LightModel两种示范。

hxh207·2023-09-19 02:08

tensorflow实现MNIST手写数字识别演示

一、加载数据importtensorflowastf#导入tensorflow库mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#加载数据如果无法加载数据的话，如类似出现如下图所示问题，则可以根据下载地址，将mnist.npz文件下载到本地。然后通过以下代码加载本地数据文件importt

dusin·2023-09-17 09:51

LeNet-5

目录一、知识点二、代码三、查看卷积层的featuremap1.查看每层信息2.show_featureMap.py背景：LeNet-5是一个经典的CNN，由YannLeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题

MyDreamingCode·2023-09-15 08:48

项目实战— pytorch搭建CNN处理MNIST数据集

其中minist_all_CPU.py是CPU版本的模型训练＋测试程序，而minist_all_GPU.py则是GPU版本的模型训练＋测试程序。

做程序员的第一天·2023-09-15 06:08

基于卷积神经网络的手写字体识别（详细笔记）

主要参考博客：1、基于卷积神经网络的手写数字识别（附数据集+完整代码+操作说明）2、用PyTorch实现MNIST手写数字识别（最新，非常详细）基于卷积神经网络的手写字体识别——目录1前言1.1实现效果

素履求知·2023-09-15 00:07

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

使用Softmax回归来实现手写数字识别，即给定一张手写数字，判断属于0--9中哪一个数字。

暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的ML框架接口，就试试了。详细的OpenCV文档：http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introd

Photosource·2023-09-14 22:13

Tensorflow卷积神经网络（CNN）手写数字识别示例学习

一、问题描述二、数据描述三、网络结构1.输入层2.卷积层3.池化层4.全连接层5.输出层四、示例网络结构五、程序解读1.加载MNIST数据集2.创建Session和占位符3.定义卷积层1的权重和偏置量4.卷积层15.池化层16.定义卷积层2的权重和偏置量7.卷积层2和池化层28.全连接层9.输出层六、参考资料七、源码一、问题描述利用卷积神经网络将MNIST数据集的28×28像素的灰度手写数字图片识

zqx951102·2023-09-14 16:48

多层全连接网络：实现手写数字识别50轮准确率92.1%

多层全连接网络：实现手写数字识别50轮准确率92.1%1导入必备库2torchvision内置了常用数据集和最常见的模型3数据批量加载4绘制样例5创建模型7设置是否使用GPU8设置损失函数和优化器9定义训练函数

知识推荐号·2023-09-13 22:12

吴恩达机器学习作业3：多类分类（Python实现）

自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别邮件信封上的邮政编码（邮政编码）到识别银行支票上所写的金额。本练习将展示您所学习到的方法如何用于此分类任务。在练习的

Phoenix_ZengHao·2023-09-11 23:06

keras CNN lenet-5和LSTM实现MNIST手写数字识别（代码注释详解）

MNIST手写数字识别数据集（图像识别）数据集包含10个数字的60,000个28x28灰度图像，以及10,000个图像的测试集。

摸金青年v·2023-09-11 11:02

基于LeNet-5的MNIST手写数字识别

基于LeNet-5的MNIST手写数字识别项目实验环境系统显卡处理器Cuda版本Tensorflow版本Windows10ProNvidiaRTX2070SuperIntelcorei59600KF10.1Tensorflow-GPU2.31990

RoWe98·2023-09-11 11:02

MNIST手写数字辨识-cnn网路 (机器学习中的hello world，加油)

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)-知乎(zhihu.com)参考来源（这篇文章非常适合入门来看，每个细节都讲解得很到位）一、模块函数用法-查漏补缺：1.关于torch.nn.functional.max_pool2d

诚威_lol_中大努力中·2023-09-09 05:00

MINIST手写字识别Java后端调用python模型

目录调用过程：Java服务端代码：python端训练模型的代码：pythonsocket传输代码：一般都会用python写机器学习深度学习模型，实际中用Java写后端多一点，python写后端还是少一点那么就需要把Java和python串起来最简单的办法就是通过socket传输，Java和python起两个进程互相通过IP+端口号的模式进行调用调用过程：1.python训练模型2.Java读取用户

夏天707·2023-09-08 13:57

一个简单的pytorch神经网络训练手写数字识别数据集

只有七十行代码，可以很方便学习者理解神经网络的整个训练过程。代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorfro

gy-7·2023-09-08 01:31

Pytorch从零开始实战01

Pytorch从零开始实战——MNIST手写数字识别本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——MNIST手写数字识别环境准备数据集模型选择模型训练可视化展示环境准备本系列基于

Liquor999·2023-09-07 03:13

tensorflow 自己制作Mnist数据集，用训练好的模型来测试准确度。手把手教你实现！教你怎么调用自己已经训练好的模型！清晰易懂！加深你对卷积CNN的理解

这里对于tensorflow自己制作Minist数据集，用训练好的模型来测试准确率。加深你对卷积神经网络的理解。

@尚码哥@·2023-09-04 18:50

四种方式实现minist分类！全部详细代码实现！Cnn(卷积神经网络，两种方式)，感知机（Bp神经网络），逻辑回归！代码详细注释！！minist数据集该怎么使用？

以及如何调用模型和保存模型：****https://blog.csdn.net/weixin_41146894/article/details/110010179**前言一、Cnn实现minist代码一

@尚码哥@·2023-09-04 18:20

NumPy广播(Broadcast)&&NumPy数组比较

今天看一个通过逻辑回归解决手写数字识别任务的案例，有个之前没有注意到的点，记录一下。importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv('..

三斤耳朵·2023-09-03 05:03

tensorflow全连接层手写数字识别

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadeffull_connection():"""用全连接来对数字进行识别:return:"""#1.准备数据mnist=input_data.read_data_sets("./temp",one_hot=True)x=tf.placeholder(

菜田的守望者w·2023-09-02 23:29

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent

我是任玉琢·2023-08-31 12:17

[PyTorch][chapter 53][Auto Encoder 实战]

前言：结合手写数字识别的例子，实现以下AutoEncoderae.py:实现autoEncoder网络main.py:加载手写数字数据集，以及训练，验证，测试网络。

明朝百晓生·2023-08-31 09:14

keras深度学习框架构建LeNet5神经网络模型实现手写数字识别

之前两篇文章分别通过keras深度学习框架构建简单神经网络和卷积神经网络实现过手写数字识别实验。这篇文章分享我根据LeNet5模型构建的卷积神经网络来实现手写数字识别。

luffy5459·2023-08-31 08:33

keras深度学习框架通过卷积神经网络cnn实现手写数字识别

昨天通过keras构建简单神经网络实现手写数字识别，结果在最后进行我们自己的手写数字识别的时候，准确率堪忧，只有60%。今天通过卷积神经网络来实现手写数字识别。

luffy5459·2023-08-31 08:32

keras深度学习框架通过简单神经网络实现手写数字识别

今天介绍的手写数字识别实验，主要是熟悉keras搭建神经网络的流程，以及大体的思路。现如今，手写数字识别实验的代码各种各样，对于初学者而言，我们需要的

luffy5459·2023-08-31 08:30

机器学习——手写数字识别

0、：前言这篇文章能够帮助你从数据到模型的整个过程实现不过至于安装第三方库等基础问题，本文不涉及，因为确实不难，搜一搜一大把本此实验运行环境为jupyter，当然通过pycharm也是可行的1、数据：手写数字共5000组数组其中一共有0-9，10组数据，每一组中有500张对应的手写数字的图片数据资料：链接：https://pan.baidu.com/s/1gTi-0xjDjbVUK_p_AzkZr

疋瓞·2023-08-31 05:57

RK3588部署自写手写数字识别模型

大致流程-------------------------------------------------------------------------------------------------------首先搭建好rknn_toolkit环境-->转化为rknn模型--------------------------------------------------------------

warren@伟_·2023-08-29 13:45

计算机视觉-LeNet

目录LeNetLeNet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LeNetLeNet是最早的卷积神经网络之一。

ZhangJiQun&MXP·2023-08-29 08:09

手写数字识别之网络结构

目录手写数字识别之网络结构数据处理经典的全连接神经网络卷积神经网络手写数字识别之网络结构无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 18:51

1.3.2 手写数字识别之网络结构

文章目录概述数据处理一、经典的全连接神经网络二、卷积神经网络概述前几节我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。

一条大蟒蛇6666·2023-08-28 10:32

svm手写数字识别python_SVM之Mnist手写数字识别

哈！，看到这个名字就知道这篇文章不会讲太多原理的了网上有各种关于大侠拍桌救其爱人的故事解释了SVM原理，这里我就不过多阐述了还是给个链接：两个链接相辅相成一个解释直观原理(几何图形层面)，一个解释抽象原理(数学公式层面)。数学皆是如此，比如学初学线性代数时，大家都会感叹这都tm是些啥玩意儿？学这东西有啥用呀？为什么会有矩阵这种恶心的东西呀？当大家慢慢深入了解其几何原理后(直观理解的一种)，然后大家

weixin_39620037·2023-08-28 10:31

手写数字识别c语言作业,10 行代码，实现手写数字识别

识别手写的阿拉伯数字，对于人类来说十分简单，但是对于程序来说还是有些复杂的。不过随着机器学习技术的普及，使用10几行代码，实现一个能够识别手写数字的程序，并不是一件难事。这是因为有太多的机器学习模型可以拿来直接用，比如tensorflow、caffe，在python下都有现成的安装包，写一个识别数字的程序，10几行代码足够了。然而我想做的，是不借助任何第三方的库，从零开始，完全自己实现一个这样的程

芬格尔mkq0~~·2023-08-28 10:00

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)概述分类任务的损失函数

aiAIman·2023-08-28 10:59

【手写数字识别】之优化算法

1.前提条件在优化算法之前，需要进行数据处理、设计神经网络结构2.设置学习率学习率代表参数更新幅度的大小，即步长。当学习率最优时，模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad和AdamSGD：随机梯度下降算法，每次训练少量数据，抽样偏差导致的参数收

m0_60093126·2023-08-28 10:59

手写数字识别之损失函数

目录交叉熵手写数字识别之损失函数分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵的简单理解：真实分布与非真实分布的交叉，完全对应，熵为0交叉熵的代码实现交叉熵给定一个策略,交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 10:58

手写数字识别系统之数字提取

引言所谓数字分割就是指将经过二值化后的图像中的单个数字区域进行提取的过程。数字分割在数字识别中是一个必不可少的关键步骤，只有能够将数字进行准确的提取，才能将其一一识别。数字分割的方法数字分割的方法相当多，主要有以下几种：基于直方图的分割此类方法就是对每行和每列黑色像素数进行统计，生成行直方图和列直方图，并采用某种阈值选取法分别对图像进行行列分割。这种方法简单快速，对于按矩阵分布的规则数字的分割效果

waruqi·2023-08-27 07:12

跑手写数字识别代码时，出现 NameError：name ‘transform‘ is not defined错误

跑手写数字识别代码时，出现NameError：name‘transform’isnotdefined错误这个错误并不是因为代码开头没导入相关包，而是在data_train=datasets.MNIST(

yuukai·2023-08-25 10:23

mnist.load_data()出现错误

\python35\Lib\site-packages\keras\datasets中找到mnist.py，用notepad++打开如下将path改成minist.npz的路径即

Bingoyear·2023-08-25 07:14

数据集收集列表（opencv,机器学习，深度学习）持续更新

opencv车牌识别数据集opencv手写数字识别数据集机器学习PimaIndians数据集，下载地址

玩转AI·2023-08-24 19:55

【Python机器学习】实验16 卷积、下采样、经典卷积网络

文章目录卷积、下采样、经典卷积网络1.对图像进行卷积处理2.池化3.VGGNET4.采用预训练的Resnet实现猫狗识别TensorFlow2.2基本应用5.使用深度学习进行手写数字识别卷积、下采样、经典卷积网络

Want595·2023-08-23 17:31

走进大模型

上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型

·2023-08-22 18:04

GAN生成对抗模型根据minist数据集生成手写数字图片

云梦之上·2023-08-20 08:11

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原作者：K同学啊我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2.13.0一、前期工作：1、导入数据集导入库importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiontorch：PyTorch库，用于张量操作和深度

风筝超冷·2023-08-19 20:09

[oneAPI] 手写数字识别-GAN

[oneAPI]手写数字识别-GAN手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel

星码·2023-08-18 09:56

[oneAPI] 手写数字识别-VAE

[oneAPI]手写数字识别-VAEoneAPIVAE模型实现手写数字识别任务定义使用包定义参数加载数据VAE模型与介绍训练过程结果比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel