MINIST手写数字识别

手写数字识别Minst(CNN)

文章目录手写数字识别网络结构加载数据集数据集可视化CNN网络结构训练模型保存模型和加载模型测试模型手写数字识别网络结构网上给出的基本网络结构：然而在本数据集中，输入图不是1*32*32，是1*28*28
Keep--Silent·2023-07-24 01:11

怎样利用VGG实现手写数字识别？

VGG可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷积(3×3)，其网络架构如下图所示：VGGNet使用的全部都是3x3的小卷积核和2x2的池化核，通过不断加深网络来提升性能。VGG可以通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。在tf.keras中实现VGG模型，首先来实现VGG块，它的组成规律是：连续使用多个相同的填充为
传智教育·2023-07-21 05:15

PyTorch训练RNN, GRU, LSTM：手写数字识别

文章目录pytorch神经网络训练demoResult参考来源pytorch神经网络训练demo数据集：MNIST该数据集的内容是手写数字识别，其分为两部分，分别含有60000张训练图片和10000张测试图片图片来源
阿正的梦工坊·2023-07-19 22:32

[深度学习入门]什么是神经网络？[神经网络的架构、工作、激活函数]

目录一、前言二、神经网络的架构——以手写数字识别三、神经网络的工作1、单输入单输出感知器函数2、二维输入参数3、三维输入参数四、激活函数1、激活函数2、ReLU激活函数3、非线性激活函数（1）二输入二输出的神经网络的架构
TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:08

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战
菜yuan~·2023-07-18 20:37

第五章 神经网络与手写体识别

全局最小和局部最小5.5其他常见神经网络5.5.1RBF网络5.5.2ART网络5.5.3SOM网络5.5.4级联相关网络5.5.5Elman网络5.5.6Boltzmann机5.6深度学习5.7实验：手写数字识别第五章神经网络
Keep--Silent·2023-07-17 23:01

吴恩达ML2022-用于手写数字识别的神经网络

1用到的包导入在这个分配过程中需要的所有包。Numpy是使用Python进行科学计算的基本软件包。Matplotlib是在Python中绘制图形的流行库。tensorflow是一种流行的机器学习平台。importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.l
KAY金·2023-07-16 09:51

机器学习实验-BP神经网络的实现

手写字体（2）手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。利用sklearn来训练一个简单的全连接神经网
Tancy.·2023-07-15 20:11

基于tensorflow2、CNN的手写数字识别项目

手写数字识别实战——基于tensorflow2、CNN项目说明该手写数字识别实战是基于tensorflow2的深度学习项目，使用tensorflow自带的MNIST手写数据集作为数据集，使用了CNN网络
写代码的蟹老板·2023-07-14 23:10

基于深度学习的手写数字识别项目GUI（Deep Learning Project – Handwritten Digit Recognition using Python）

一步一步教你建立手写数字识别项目，需要源文件的请可直接跳转下边的链接：AllprojectDeepLearningProject–HandwrittenDigitRecognitionusingPython
Svan.·2023-07-14 22:52

Pytorch-ResNet50-MINIST Classify 网络实现流程

分两个文件讲解：1、train.py训练文件2、test.py测试文件.1、train.py训练文件1）从主函数入口开始，设置相关参数#主函数入口if__name__=='__main__':#----------------------------##是否使用Cuda#没有GPU可以设置成Fasle#----------------------------#cuda=True#---------
-MAX-MAX-·2023-07-13 20:20

PyTorch训练简单的全连接神经网络：手写数字识别

文章目录pytorch神经网络训练demo输出结果来源pytorch神经网络训练demo数据集：MNIST该数据集的内容是手写数字识别，其分为两部分，分别含有60000张训练图片和10000张测试图片神经网络
阿正的梦工坊·2023-07-13 20:51

深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别

一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊二、我的环境电脑系统：Windows10语言环境：Python3.10.7编译器：colab在线编译深度学习环境：Pytorch三、前期工作1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=gpus[0]tf.conf
风筝超冷·2023-06-24 09:49

手写数字识别Python+TensorFlow+CNN卷积神经网络【完整代码系统】

一、介绍手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。
　子午·2023-06-23 07:29

手写数字识别Python+TensorFlow+CNN卷积神经网络【完整代码系统】

一、介绍手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。
·2023-06-20 14:47

基于opencv的svm方法手写数字识别（python）

）3.roi提取4.将图片压缩为28*28格式5.完整代码第三个程序：测试环境配置语言：python平台：pycharm库：cv2numpykeras（这个需要先安装fensorflow库）写在前面：手写数字识别
乌鸦向北·2023-06-19 10:24

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和softmax函数输出层的神经元数量手写数字识别
CaraYQ·2023-06-18 18:09

深度学习笔记1——CNN识别黑白手写数字

模型架构搭建Softmax函数和CrossEntropy损失函数Adam优化器构造数据迭代器训练、验证、测试模型训练结果可视化摘要本文将介绍CNN的开山之作——LeNet-5卷积神经网络；并且实现导入MNIST手写数字识别数据集
自宅警备喵·2023-06-18 18:36

【深度学习】tensorflow 卷积神经网络 实现手写数字识别

激活函数：tf.nn.relu(features,name=None)features:卷积后加上偏置的结果return:结果卷积层：tf.nn.conv2d(input,filter,strides=,padding=,name=None)计算给定4-Dinput和filter张量的2维卷积input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float
♚人间海·2023-06-18 18:35

CNN卷积神经网络实现手写数字识别（基于tensorflow）

1.1卷积神经网络简介文章目录1.1卷积神经网络简介1.2神经网络1.2.1神经元模型1.2.2神经网络模型1.3卷积神经网络1.3.1卷积的概念1.3.2卷积的计算过程1.3.3感受野1.3.4步长和参数量1.4卷积神经网络的全过程图示1.5模型训练与结果分析(含代码)卷积网络的核心思想是将：局部感受野权值共享（或者权值复制）时间或空间亚采样卷积神经网络（ConvolutionalNeur
机器herry_y·2023-06-18 18:32

机器学习 day16（前向传播算法，Tensorflow的实现代码）

1.手写数字识别的神经网络模型为简单起见，仅区分手写0和1，并用8*8的像素矩阵，共有64个像素（特征），展开写成向量x，即该神经网络模型的输入特征向量x的维数为64，设该模型有两层隐藏层，第一个隐藏层有
丿罗小黑·2023-06-18 10:28

Pytorch学习-训练模型的3种方法

下面以minist数据集的分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。
尘世猫·2023-06-18 01:05

手把手教你解决Tensorflow 2.0以上版本No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘（附带数据包）

里面是没有examples.tutorials这个包，做手写数字识别的时候就会出现报错Nomodulenamed‘tensorflow.examples.tutorials‘下面是我的解决方法！
沐沐不是沫·2023-06-17 10:49

[PyTorch][chapter 41][卷积网络实战-LeNet5]

模型，总结一下卷积网络搭建，训练的整个流程目录：1：LeNet-52:卷积网络总体流程3：代码一LeNet-5LeNet-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
明朝百晓生·2023-06-17 06:15

【深度学习】2-4 神经网络-手写数字识别

在实现对手写数字图像的分类，可以先假设学习已经全部结束，我们使用学习到的参数，先实现神经网络的“推理处理”。该处理也称为神经网络的前向传播。和求解机器学习问题的步骤(分成学习和推理两个阶段进行)一样使用神经网络解决问题时，也需要首先使用训练数据(学习数据)进行权重参数的学习;进行推理时，使用刚才学习到的参数，对输入数据进行分类。MNIST数据集MNIST是机器学习最有名的数据集之一，被应用于从简单
loyd3·2023-06-16 22:13

【深度学习】2-5 神经网络-批处理

批处理时要注意对应维度的元素个数要一致关于之前手写数字识别的例子：用图表示，可以发现，多维数组的对应维度的元素个数确实是一致的。此外，还可以确认最终的结果是输出元素个数为10的一维数组。
loyd3·2023-06-16 22:13

Python深度学习-MNIST数据集

MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集，包含了大约60000张训练集图片和10000张测试集图片，每张图片
Lightning-py·2023-06-16 21:59

吴恩达471机器学习入门课程2第2周——手写数字识别（0到9）

手写数字识别的神经网络0-91、导包2、ReLU激活函数3-Softmax函数4-神经网络4.1问题陈述4.2数据集4.2.1可视化数据4.3模型表示批次和周期损失(cost)4.4预测使用神经网络来识别手写数字
贰拾肆画生·2023-06-16 20:35

【PyTorch 深度学习实战】基于RNN & LSTM 实现 MNIST手写数字识别 (附源代码 | 详解) | 附：解决Jupyter无法启动问题No module named‘resource‘

“多想某天突然醒来，妈妈在做饭，爸爸喊我起床，然后我告诉他们：我做了一个很长的梦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家
追光者♂·2023-06-16 18:30

基于python的Keras库构建的深度神经网络手写数字识别模型

目录①导入所需的库②加载手写体数据集，将数据集分为训练集和测试集③数据预处理④构建模型⑤编译模型⑥训练模型⑦使用测试集进行验证⑧输出模型准确率和时间消耗完整代码如下：①导入所需的库从Keras库中导入mnist数据集、Sequential模型、Dense、Flatten、Conv2D、MaxPooling2D层以及np_utils工具。fromkeras.datasetsimportmnistfr
一片叶子在深大·2023-06-15 22:33

使用 LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统（内含源码）

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：【图像分类】基于OpenVINO实现PyTorchResNet50图像分类如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话，还望大家多多支持呀！欢迎大家✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏文章目录前言一、LeNet简介二、环境搭建2.1部署本项目时所用环境2.2LabVIEW工
virobotics·2023-06-15 20:15

LabVIEW中使用unet快速实现图像分割

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：使用LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统（内含源码
virobotics·2023-06-15 20:42

卷积神经网络基本原理及手写数字识别Pytorch实现

卷积神经网络属于前馈网络的一种，同全连接前馈网络一样可以视为一个函数。与后者最大的区别是：卷积神经网络多了卷积层与池化层，因此卷积神经网络也具有提取局部特征的优越性。1卷积作为一个通信工程的学生，对于卷积定是不会陌生。总的来说，卷积可以用一句话总结：系统当前的输出不仅与当前的输入有关，还与过去的输入有关。1.1一维卷积为时刻的系统输出为滤波器，也称为卷积核滤波器的长度为1.2二维卷积由于卷积神经网
iwuqing·2023-06-14 08:12

支持向量机 SVM（SVM 算法原理、SVM API介绍、SVM 损失函数、SVM 回归、手写数字识别）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：了解什么是SVM算法掌握SVM算法的原理知道SVM算法的损失函数知道SVM算法的核函数了解SVM算法在回归问题中的使用应用SVM算法实现手写数字识别器1.SVM
Le0v1n·2023-06-14 02:53

自编码器（minist）

自编码器（minist数据集）（摘自《深度学习》）简要介绍自编码器是一种最经典的无监督网络，它是实现无监督数据特征提取的一种方法。无监督模型的泛化能力更强。
Summer_Anny·2023-06-13 07:33

计算机视觉深度学习网络架构整理

用于银行支票上的手写数字识别。AlexNet2012AlexKrizhevsky架构有5个卷积层和3个全连
高天蒲·2023-06-12 03:26

手写数字识别问题实战

1、何为手写数字识别问题？手写数字识别即将如下图所示的各种各样的手写体阿拉伯数字识别出来的一个过程，这个问题已经被研究的很成熟了，也有人搜集和整理了手写数字的数据集-mnist。
芯益求新·2023-06-11 20:53

pytorch手写数字识别【源码实现-小清新版】

cover引言手写数字识别，也就是让机器能够习得图片中的手写数字，并能正确归类。
细卷子·2023-06-11 09:01

Python手写数字识别

神经网络是手写数字识别中常用的机器学习模型。它由许多神经元组成，每个神经元接收输入并生成输出。
浩茫·2023-06-10 10:48

深度学习04-CNN经典模型

以下是CNN的前4个经典模型LeNet-5LeNet-5是由YannLeCun等人于1998年提出的，是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络。
liaomin416100569·2023-06-08 19:20

SVM连续值预测

SVM连续值预测分类问题回归问题一、导入库和数据二、数据预处理三、模型训练和评估使用svm既可以实现分类问题，即输出是标签的种类，例如手写数字识别,Iris鸢尾花分类，同时也能实现连续值的预测，即输出是连续值
lliuhao--·2023-06-08 17:06

【youcans动手学模型】LeNet 模型 MNIST 手写数字识别

欢迎关注『youcans动手学模型』系列本专栏内容和资源同步到GitHub/youcans【youcans动手学模型】LeNet模型MNIST手写数字识别1.LeNet5卷积神经网络模型1.1论文简介1.2
youcans_·2023-06-08 13:47

pytorch-简单回归问题-手写数字识别

pytorch-简单回归问题-手写数字识别线性回归添加噪声简单例子分类问题引入-手写数字识别数据集训练推导手写数字识别1加载数据集编写网络训练网络计算正确率线性回归添加噪声使用均方差损失函数来衡量损失简单例子通过最小化损失函数
LuZhouShiLi·2023-06-08 07:25

pytorch实现图像分类任务-手写数字识别（一）

Pytorch手写数字识别Minst数据集介绍Size:28×28灰度手写数字图像Num:训练集60000和测试集10000，一共70000张图片Classes:0，1，2，3，4，5，6，7，8，9一共包含四个文件夹
程序小旭·2023-06-08 02:26

MNIST手写数字识别实践

MNIST数据集是手写数字识别领域最常用的数据集。它包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些手写数字图像来自美国人口普查局的员工和美国高中学生。
高自期许·2023-06-07 23:19

TensorFlow进行MNIST数据集手写数字识别，保存模型并且进行外部手写图片测试

首先，你已经配置好Anaconda3的环境，下载了TensorFlow模块，并且会使用jupyter了，那么接下来就是MNIST实验步骤。数据集官网下载：MNISThandwrittendigitdatabase,YannLeCun,CorinnaCortesandChrisBurgeshttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/将上面四个全部下载，都是数据集，其中前两个是训
晓小邰·2023-06-07 15:53

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG模型结构、实现、模型特点详细介绍

1998年，YannLeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。算法中阐述了图像中像素特征之间的
·2023-06-07 13:17

人工智能学习笔记（1）——使用深度学习框架完成手写数字识别

感觉学习人工智能算法很痛苦，以前的数据结构没有好好学，因此希望通过记笔记来让自己学得好一点。环境：AIStudio中的notebook注：代码示例来源于我的人工智能课老师，一些部分的解释来源于飞桨的文档中，另一些会标注出处，侵删。分析老师给的代码示例（1）查看当前paddlepaddle环境查看当前paddlepaddle环境没什么可说的。（2）完成mnist数据集的加载完成mnist数据集的加载
fire_Judy·2023-06-07 01:13

python神经网络实现手写数字识别实验

手写数字识别实验是机器学习中最常见的一个示例，可以有很多种办法实现，最基础的其实就是利用knn算法，根据数字图片对应矩阵与经过训练的数字进行距离计算，最后这个距离最短，那么就认为它是哪个数字。
luffy5459·2023-06-06 21:53

【机器学习 P19】【实战 P1】 MINST 手写数字识别

MINST手写数字识别引入数据模型训练模型创建程序模型编译程序模型训练程序模型预测程序完整代码引入数据MINST数据集是一个经典的手写数字识别数据集，由YannLeCun等人创建。
脚踏实地的大梦想家·2023-04-21 15:22
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