MINIST手写数字识别第9页

用Keras实现手写数字识别

经过上一章的1.Keras神经网络基础知识的铺垫，我们今天就利用Keras构建一个可以识别手写数字的网络。1.MNIST数据集介绍MNIST数据集是一个手写体数据集，由600000个训练样例和10000个测试样例组成的手写数字数据库。每个MNIST数据集都是灰度的，由28*28像素组成。简单说就是一堆这样东西我们的任务就是通过输入的手写数字图像信息来识别出相应的数字。2.程序示例8说了，上代码im

海猫HaiMao·2023-03-26 03:38

pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署

pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署前言1、pytorch搭建LeNet-5，并转为ONNX格式1.1LeNet-5网络介绍1.2ONNX(OpenNeuralNetworkExchange

小广向前进·2023-03-25 12:18

pytorch进阶学习（一）：使用远程服务器在pycharm上运行简单的小型网络模型，使用fashion-minist数据集进行训练

参考视频和代码来源详见up主Leo在这的b站教学视频：1、Pytorch的安装与环境配置【小学生都会的Pytorch】_哔哩哔哩_bilibili如何在pycharm上连接远程服务器详见：(7条消息)如何使用租用的云服务器实现神经网络训练过程（超详细教程，新手小白适用）_好喜欢吃红柚子的博客-CSDN博客一、服务器上下载conda如果你的服务器上没有conda，需要下载。(7条消息)远端服务器安装

好喜欢吃红柚子·2023-03-24 16:49

机器学习第一周：用卷积神经网络实现Mnist手写数字识别（付基础知识解释）

Mnist手写数字数据集介绍MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图像和10000张测试图像，每张图像都是28x28像素的灰度图像。

BingxxXXxx·2023-03-24 07:12

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.5深度学习基础-图像分类数据集(Fashion-MINIST)

图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion

蒸饺与白茶·2023-03-23 21:40

神经网络与机器学习，tensorflow，part5(简单卷积网络实现mnist手写数字识别__准确率达0.99

#载入MNIST数据集，创建默认的InteractiveSession。fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#定

miaozasnone·2023-03-23 16:19

TensorFlow实战（四）MNIST手写数字识别进阶——单、多隐层全连接网络

上节手写数字识别入门用的是单个神经元来处理分类问题，准确率达0.8619。这一节做一些改进，以单隐含层全连接网络为例，可使准确率达0.9744。

young974·2023-03-22 01:07

用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052目录一、MINST数据集介绍与分析二、卷积神经网络三、基于卷积神经网络的手写数字识别一

Mr.长安·2023-03-21 11:24

PyTorch(Python)训练MNIST模型移动端IOS上使用Swift实时数字识别

使用PyTorch进行手写数字识别数据集我们将使用流行的MNIST数据库。它是70000个手写数字的集合，分为60000个

亚图跨际·2023-03-21 11:53

tensorflow-2

接下来的部分，需要使用框架实现卷积神经网络，做更复杂的Mnist手写数字识别。

我吃我样·2023-03-19 05:47

【学习OpenCV4】基于OpenCV的手写数字识别

基于OpenCV的手写数字识别案例从’digits.png’加载手写数字识别的数据集，然后训练

计算机视觉与OpenCV·2023-03-15 07:51

机器学习作业一：使用k-近邻算法实现手写数字识别（1）+（2）

文章目录一、k-近邻算法二、k值的选取及归一化的重要性三、k近邻算法的一般流程四、使用KNN进行手写数字识别的步骤五、主要代码六、算法缺点七、使用sklearn库实现简单的KNN算法实例八、参考一、k-

alivefdy·2023-03-13 07:58

机器学习算法——K-近邻算法（代码实现手写数字识别）

0、引言，K-近邻算法是一种非常有效的分类算法，它非常有效且易于掌握。原理：K-近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品。使用前，我们需要有一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知到样本集中每一数据与其所述分类的对应关系。输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中

零壹博弈·2023-03-13 07:57

【10个适合新手的人工智能项目 - 03】手写数字识别

使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。

誰不重要·2023-03-13 07:35

【10个适合新手的人工智能项目 - 02】手写数字识别：使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。

为了编写一个手写数字识别程序，我们需要使用Python编程语言和一些机器学习算法。在这个项目中，我们将使用深度学习神经网络模型，它被广泛应用于图像识别任务。

誰不重要·2023-03-13 07:28

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)

https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

小锋学长·2023-03-12 06:23

深度学习训练营之识别宝可梦人物和角色

功能详细介绍：调用官方的网络的模型模型训练官方模型调用设置动态学习率模型训练模型评估结果分析参考链接原文链接本文为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

无你想你·2023-03-11 13:32

深度学习训练营之yolov5 官方代码调用以及-requirements.txt下载当中遇到的问题

yolov5的下载遇到问题问题解析问题处理创建虚拟环境下载当中遇到的问题代码运行视频检测参考内容原文链接本文为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

无你想你·2023-03-11 13:02

深度学习训练营实现minist手写数字识别

GPU导入要使用的包进行归一化操作样本可视化调整图片格式构建CNN网络编译模型模型训练预测操作原文链接本文为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

无你想你·2023-03-11 13:01

深度学习之循环神经网络（RNN）实现股票预测

数据加载划分数据集模型训练数据预处理归一化对样本进行构建构建模型激活模型对模型进行训练结果可视化预测模型评估原文链接本文为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

无你想你·2023-03-11 13:01

飞桨领航团深度学习速成营学习记录

目录第一课作业-简单图像增广作业要求1.图片缩放2.图片翻转3.图片旋转4.图片亮度调节5.图片随机裁剪第二课作业-手写数字识别作业要求1.准备数据2.网络配置3.补全网络代码第三课作业-蝴蝶图像分类作业要求

Berlin.cpp คิดถึง·2023-03-11 13:29

卷积神经网络与循环神经网络实战 --- 手写数字识别及诗词创作

卷积神经网络与循环神经网络实战—手写数字识别及诗词创作文章目录卷积神经网络与循环神经网络实战---手写数字识别及诗词创作一、神经网络相关知识1.深度学习2.人工神经网络回顾3.卷积神经网络（CNN）3.1

Python-AI Xenon·2023-03-09 11:03

经典的图像分类模型

的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估VGGVGG的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估GoogLeNetInception块GoogLeNet模型B1模块B2模块B3模块B4模块B5模块手写数字识别数据读取模型编译模型训练模型评估延伸版本

最白の白菜·2023-02-25 07:04

图像分类模型 GoogLeNet

文章目录1.Inception块2.GoogLeNet模型2.1B1模块2.2B2模块2.3B3模块2.4B4模块2.5B5模块3.手写数字识别3.1数据读取3.2模型编译3.3模型训练3.4模型评估4

落花雨时·2023-02-25 07:01

机器学习--K-近邻（KNN）算法

实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。本文出现的所有代码和数据集，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：Github代码地址1、k-近

柚子一只·2023-02-24 07:19

OpenCV+CNN手写数字实时识别项目（二）：CNN手写数字识别及模型保存

目录1.CNN手写数字识别网络模型构建2.模型保存及测试这里主要是实现手写数字识别模型搭建及保存，以供后续程序直接调用1.CNN手写数字识别网络模型构建此段程序，详解请参见之前的博客importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.kerasimportlayers

零度不知寒·2023-02-20 07:57

PYTHON搭建BP神经网络，并实现手写数字识别

基本思路：1.定义神经网络：定义输入层→定义隐藏层→定义输出层→找到权重和偏差→设置学习率→设置激活函数2.定义训练网络：根据训练样本给出输出→根据输出结果，计算误差，根据误差反向更新隐藏层权重3.定义查询网络：预测新样本的种类，即通过神经网络最终的输出值。4.定义主函数：各层数据的输入→学习率的输入→生成神经网络5.计算查询结果的正确率：每个数字得出的输出值与正确值进行比较，得出正确率。程序分四

Chasing_8513·2023-02-19 05:17

机器学习 - 我妈妈也能看懂的入门篇

前面几篇文章可以算作是机器学习中计算机视觉处理的范畴但并未真正涉及到学习二字，现在开始准备写一系列真正的学习相关的文章，还是主要和图片识别相关，包括这个入门篇，手写数字识别，时尚商品识别，鱼类甚至是细分鱼的品种的识别

Jeru_d39e·2023-02-18 23:08

计算机-基于全连接神经网络的手写数字识别系统的设计与实现

目录摘要IAbstractII1绪论11.1课题背景及意义11.2手写体数字识别研究的发展及研究现状11.2.1国内现状11.2.2国外现状21.3神经网络在手写数字识别体中的应用31.4基于深度学习的手写数字识别难点

HelloHello_f2b2·2023-02-17 13:14

基于神经网络的数字识别,语音识别深度神经网络

手写数字识别的神经网络算法有哪些看数字图片而定。如果图片较小并且质量还不错，那么通过2层的神经网络就能胜任。

小明技术分享·2023-02-17 13:16

Matlab卷积神经网络（CNN）手写数字识别（一）

今天买的书到了，开始接触卷积神经网络，展示书中内容~Matlab卷积神经网络手写数字识别（一）机器学习的基本流程加载Matlab自带数据集机器学习的基本流程在机器学习中，一般将数据集划分为两大部分：一部分用于模型训练

猫西贝·2023-02-17 07:46

DAY2 深度学习之卷积神经网络实现手写数字识别（MINIST）的收获

DAY2深度学习之卷积神经网络实现手写数字识别（MINIST）的收获导入相关包的理解importmatplotlib.pyplotasplt用来处理图像，fromtorch.utils.dataimportDataLoader

nodoth1sl·2023-02-16 21:40

记录|深度学习100例-卷积神经网络（CNN）minist数字分类 | 第1天

记录|深度学习100例-卷积神经网络（CNN）minist数字分类|第2天1.minist0-9数字分类效果图数据集如下：分类及预测图如下：预测标签值和真实标签值如下图所示，成功预测训练Loss/Accuracy

程序媛一枚~·2023-02-16 21:10

卷积神经网络--用CNN的实现MINIST识别任务

2023.2.11通过已经实现的卷积层和池化层，搭建CNN去实现MNIST数据集的识别任务；一，简单CNN的网络构成：代码需要在有网络的情况下运行，因为会下载MINIST数据集，运行后会生成params.pkl

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:32

【图像分类】基于PyTorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别(附项目完整代码)

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。在【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（单向LSTM，附完整代码和数据集）文章中，我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别，LSTM是单向的；在【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现

机器不学习我学习·2023-02-16 20:36

[Python人工智能] 三十九.VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

这篇文章将介绍基础知识，因为很多读者咨询我如何用VSCode配置Keras深度学习环境，并对比常用的深度学习框架，最后普及手写数字识别案例。基础性文章，希望对您有所帮助！

Eastmount·2023-02-07 07:34

在Tensorflow2中使用mnist_784数据集进行手写数字识别

importtensorflow._api.v2.compat.v1astftf.disable_v2_behaviortf.compat.v1.disable_eager_execution()importnumpyasnp#声明使用TensorFlow1版本fromscipy.ioimportloadmatmnist=loadmat('G:/pythonProject/MachineLearn

GaoZhenwen2·2023-02-06 16:26

SNN(脉冲神经网络)——Brian2_STDP_MNIST学习记录

这篇是学习Brian2模拟器一个手写数字识别的代码学习记录我非常想结识相关领域的朋友，大家感兴趣可以看到最后一段。本文参考：建议先读一下这篇论文和过一遍Brian2的使用手册。

ReShaker_·2023-02-06 12:06

B站大佬用我的世界搞出卷积神经网络，LeCun转发！爆肝6个月，播放破百万

他和朋友们合作完成的这个号称“世界首个纯红石神经网络”，神经元、卷积层、全连接层、激活函数、乘法器、输入、输出……样样俱全、蔚为壮观，而且可以真的实现手写数字识别，准确率还达到了80%。

QbitAl·2023-02-06 12:30

UserWarning:NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with th

今天打算学习一下简单的深度学习模型，然后在网上找了一段简单的代码找的代码网站如下：Pytorch实战1：LeNet手写数字识别(MNIST数据集)_sunqiande88的博客-CSDN博客复制拷贝之后在

tp_0moyi0·2023-02-06 07:27

MNIST手写数字识别 python

#encoding:utf-8'''@author:hxk@contact:[email protected]@software:garner@file:main_keras.py@time:2019/5/1314:21@desc:'''importcv2ascvimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentia

手残达人·2023-02-06 07:11

MNIST手写数字识别【Matlab神经网络工具箱】

MNIST手写数字识别Matlab代码：%NeuralNetworksCodeswillberunonthisparttic%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Weisong Zhao·2023-02-05 18:32

matlab手写数字识别_MNIST手写数字识别

项目背景MNIST数据集是经典的手写数字识别数据集，每个样本28*28。

weixin_39982452·2023-02-05 18:30

TensorFlow 2.0，神经网络手写数字识别

这是一个笔记本文件。Python程序可以直接在浏览器中运行，这是学习Tensorflow的绝佳方式。importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0载入并准备好 MN

jgbyg·2023-02-05 15:23

pytorch 手写数字识别模型

cnn网络importtorchclassCNN(torch.nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).__init__()self.conv=torch.nn.Sequential(#用来实现2d卷积操作，h和w2个维度，当前图片的channel是1，输出是32，卷积核是5torch.nn.Conv2d(1,32,kernel_size=5,pad

Icarus_·2023-02-05 14:07

Python随机梯度下降法（一）

MNIST数据集手写数字识别（一）https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/119576575MNIST数据集手写数字识别（二）https

寅恪光潜·2023-02-05 01:21

基于pytorch的自定义网络手写数字识别

基于pytorch的手写数字识别手写数字识别数据获取初始化w，b取值，并对取值进行kaiming初始化定义网络结构学习率以及损失函数定义，随机梯度下降求最优解模型训练以及验证交叉熵损失函数说明手写数字识别本文基于

IDONTCARE8·2023-02-04 08:41

pytorch如何利用ResNet18进行手写数字识别

目录利用ResNet18进行手写数字识别先写resnet18.py再写绘图utils.py最后是主函数mnist_train.py总结利用ResNet18进行手写数字识别先写resnet18.py代码如下

·2023-02-04 03:41

图像分类综述 & basic trick summary

图像分类在许多领域都有着广泛的应用按照被提出的时间顺序，涵盖如下卷积神经网络：LeNet：YanLeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。

Back550·2023-02-04 00:30

使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）源码（详细步骤讲解+注释版） 01 手写数字识别

1卷积神经网络（CNN）简介在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中，我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型，仍占用了1G左右的GPU内存，因此需要探索更加节约资源的方式。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主要思想是通过卷积操作对输入图像的特征进行提取，

专注算法的马里奥学长·2023-02-04 00:52

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