MINIST 第2页

【图像分类】基于宽度学习实现minist数据集图像分类matlab源码

简介一、宽度学习的前世今生宽度学习系统(BLS)一词的提出源于澳门大学科技学院院长陈俊龙和其学生于2018年1月发表在IEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS，VOL.29,NO.1的一篇文章，题目叫《BroadLearningSystem:AnEffectiveandEfficientIncrementalLearningSystemW

Matlab科研辅导帮·2023-02-01 01:03

Tensorflow学习之minist

本文完全基于tensorflow中文社区，作为自己机器学习和tensorflow学习的入门。初始准备：下载tensorflow官方社区要求的minst数据集，很简单，只有四个，解压之后放入文件夹。importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmatplotlib.pyplotaspl

Tsaryu·2023-02-01 01:02

制作minist格式的图像数据集

模仿mnist数据集制作自己的数据集_YF_Li123的博客-CSDN博客_mnist数据集制作深度学习的开放数据集及制作方法(1.MNIST)-知乎DLwithpython(7)——TensorFlow实现自制mnist数据集DLwithpython(7)——TensorFlow实现自制mnist数据集_额滴五彩琉璃瓦的博客-CSDN博客_自制minst数据集很长一段时间内，如何将调用自带数据集

Vertira·2023-02-01 01:02

【Tensorflow生成minist手写图像以及解决遇到的问题】

，在学习计算机视觉，所以你们问我的以前我写的那些博客的问题我几乎是回答不上来了，哈哈哈哈哈哈哈，自己解决吧现在是从头开始学习GAN以后会好好记录现在的学习生活的这周用tensorflow实现了一个手写minist

等等邓邓·2023-02-01 01:32

Fashion_minist的图像格式操作

数据集的地址是：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/blob/master/README.zh-CN.md如果我们想把训练集的二进制文件转化为图片，需要自己编写py代码，如下：importstructimportnumpyasnpimportscipy.miscimportosfromPILimportImageimportshutil

Laplace666·2023-02-01 01:32

关于Dataloader中的collate_fn参数

/data/',train=True,download=True)print(mnist[0])结果(,5)MINIST数据集的dataset是由一张图片和一个label组成的元组dataloader=

政在学习·2023-01-31 07:50

条件生成对抗网络(CGAN)基于pytorch在minist数据集上的实现

目录1、概述2、代码和网络训练说明2.1、代码链接2.2、网络训练3、代码说明3.1、生成器和判别器模型文件(model.py)3.2、基本参数(base_parameters.py)3.3、数据集加载(data_loader.py)3.4、训练代码(train.py)3.5、推理代码(prediction.py)1、概述条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversar

陈陈陈丶陈天宝·2023-01-30 17:32

阅读笔记（Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data）

阅读笔记（Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData）动机联邦平均实验结果MINIST优化实验CIFAR-10优化实验结论

你看见的我·2023-01-28 20:12

Tensorflow02：手把手搭建CNN

步骤和上一篇一样，step0~step5【step0】准备工作：下载并检测数据集，tensorflow.tutorial自带minist数据集，如果下载不成功，可以网页手动下载后放到代码已经为你创建的文件夹里

一脑两输出·2023-01-27 23:06

训练二元分类器及三种评估方法

分类器MINIST使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片Scikit-Learn提供了许多助手功能来帮助你下载流行的数据集。MNIST也是其中之一。

qq_42052864·2023-01-23 07:41

scikit_learn分类器详解

1.1MINIST数字图片集分类MINST就是一个70000张规格较小的手写数字图片，如何将他们分类为对应的数字？

bclshuai·2023-01-23 07:39

图像分类-构建数据集

简介：我相信大部分人在最早接触AI的时候所学习到的就是图像分类，比如非常经典的MINIST手写数字识别，可以说类似于C语言的“HelloWorld”那样对于我们的启发意义。

StriveKid·2023-01-21 13:26

【数字识别】基于DBN实现minist数据集手写数字识别附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍深度置信网络(DeepBeliefNetwork,DBN)属于生成性深度学习结构。其可获取观测数据和相应类别的联合概率分布，能

matlab科研助手·2023-01-19 16:19

matlab编写识别手写数字_不调包的基于matlab的手写数字识别

所以决定手写一下这个算法，作为练手的工具，当然是首选matlab和minist数据集了。首先说明一下，读取数据的代

weixin_39627430·2023-01-18 16:39

深度学习入门实验part（上）

加载数据集原本的minist.py脚本进入到这一行之后一直报503错误，由于我对爬虫类了解不多，最后选择手动下载了minist数据集，再进行处理。直到这里算是数据加载完成了。

Nismilesucc·2023-01-18 11:38

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十)

验证数据6.5.2超参数的最优化6.5.3超参数最优化的实现6.4正则化神经网络发生过拟合的原因：模型拥有大量参数、表现力强训练数据少为了制造过拟合的神经网络来表现实验情况，选择了以下条件：训练数据：Minist

weixin_43114885·2023-01-16 08:50

minist数据集训练与测试

项目使用的是pytorch框架数据集的加载：注意事项：加载进的数据集并不符合卷积神经网络的训练格式，需要先使用Dataloader进行修改，而且加载时要先利用transform把图片数据转化为tensor张量形式train_data=torchvision.datasets.MNIST('./data',True,torchvision.transforms.ToTensor(),download

咸鱼不闲73·2023-01-15 08:21

神经网络介绍及其计算过程：python实现MINIST手写数字预测

目录神经网络介绍网络结构每一层之间信息传递：多维数组的计算激活函数输出层函数神经网络的计算过程神经网络介绍网络结构我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层。中间层有时也称为隐藏层。如图，3层神经网络：输入层（第0层）有2个神经元，第1个隐藏层（第1层）有3个神经元，第2个隐藏层（第2层）有2个神经元，输出层（第3层）有2个神经元。上图中节点“1”表示偏置，节点a1

大前浪·2023-01-14 20:07

Pytorch学习笔记（十一）——pytorch自定义数据集

一、为什么要使用Datasets类Datasets是pytorch的一个类，pytorch自带多种数据集，如：MINIST等数据集就是在pytorch的Datasets的库中的。

酒与花生米·2023-01-13 15:20

bp神经网络数字识别matlab_深度学习与卷积神经网络Pytorch手写数字识别-MINIST识别篇...

上期文章，我们分享了Pytorch手写数字的训练，当pytorch训练完成后，保存了训练的参数，方便本期使用预训练参数，进行手写数字的识别，我们准备一个手写数字的图片，可以自己在画图软件中，直接写个数字手写数字1、导入第三方库导入第三方库2、建立神经网络神经网络的建立与上期分享的训练篇完全一致，本期不再介绍代码意思，小伙伴们可以参考上期文章CNN神经网络建立训练CNN神经网络3、处理输入图片在数字

weixin_39844284·2023-01-11 11:34

pytorch 预测手写体数字_人工智能与机器学习Pytorch手写数字识别-MINIST数据集识别篇...

上期文章，我们分享了Pytorch手写数字的训练，当pytorch训练完成后，保存了训练的参数，方便本期使用预训练参数，进行手写数字的识别，我们准备一个手写数字的图片，可以自己在画图软件中，直接写个数字手写数字1、导入第三方库导入第三方库2、建立神经网络神经网络的建立与上期分享的训练篇完全一致，本期不再介绍代码意思，小伙伴们可以参考上期文章CNN神经网络建立训练CNN神经网络3、处理输入图片在数字

weixin_39761645·2023-01-11 11:33

【PyTorch深度学习实践】05_逻辑斯蒂回归

青山的青衫·2023-01-10 16:01

DCGAN实战——手写数字生成（简单易上手）

Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）3.3神经网络训练（net.py）3.4主函数（main.py）4.训练过程5.完整代码6.参考博客1.学习目标使用DCGAN训练MINIST

栖陆@.·2023-01-04 15:09

pyTorch入门（六）——实战Android Minist OpenCV手写数字识别（附源码地址）

学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为4239字，预计阅读12分钟前言前面几篇文章实现了pyTorch训练模型，然后在Windows平台用C++OpenCVDNN推理都实现了，这篇就来看看在Android端直接实现一个手写数字识别的功能。本篇最后会放出源码地址。实现效果代码实现微卡智享实现Android端后写数字识别，一个是项目的OpenCV的环境搭建，详细的搭建可以看《OpenC

Vaccae·2023-01-04 13:42

21Winter\ 使用全连接层对MINIST进行多分类

Bealliant·2023-01-03 11:34

tensorflow(06)——数据集加载

目录1.内容简介2.tf.keras.datasets（）2.1minist2.2cifar10：CIFAR10小图像分类数据集3.使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices

Top Secret·2023-01-03 09:14

【深度学习】——pytorch搭建模型及相关模型

目录1、搭建模型的流程1）步骤2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict

有情怀的机械男·2023-01-02 10:18

吴恩达《机器学习》——Logistic多分类与神经网络

Logistic多分类与神经网络1.MINIST数据集与Logistic多分类MINIST简介数据集可视化Logistic如何实现多分类？

Ace2NoU·2023-01-02 07:26

Pytorch学习笔记8：多分类问题

多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入前篇中，对糖尿病数据集的问题是一个二分类问题，但实际问题中，二分类问题较少，更多的是以MINIST、CIFAR为例的多分类问题。

岳戴·2022-12-30 12:06

windows pyinstaller打包pytorch程序到exe文件

主要内容利用pyinstaller将pytorch代码打包成exe其实含有比较多大的坑，这篇文章主要记录最近在项目中打包exe遇到的一些问题，由于问题主要是opencv和pytorch带来的，解决的办法和minist

mikeyNa·2022-12-30 08:31

AUTOML_NNI案例之 1.pytorch——minist 超参优化

https://github.com/microsoft/nni/tree/master/examples/trials/mnist-pytorch主要包括，配置文件config_windows.yml和minist.py

thehappysheep·2022-12-29 12:37

制作自己的数据集

虽然现在有很多可以现用的数据集，比如说coco，MINIST等，但有些时候需求不一样，还是没法偷懒，要自己制作数据集。

tt丫·2022-12-28 23:59

pyTorch入门（五）——训练自己的数据集

——《微卡智享》本文长度为1749字，预计阅读5分钟前言前面四篇将Minist数据集的训练及OpenCV的推理都介绍完了，在实际应用项目中，往往需要用自己的数据集进行训练，所以本篇就专门介绍一下pyTorch

Vaccae·2022-12-28 23:43

【CANN训练营第三季】AI开发入门

文章目录1、购买云服务器2、快速体验3、图像分类4、结业考核1、1.使用Tensorflow1.15实现LeNet网络的minist手写数字识别。

irrationality·2022-12-28 19:34

【卷积神经网络CNN 数学原理分析与源码详解深度学习 Pytorch笔记 B站刘二大人（9/10）】

demo实现各个不同的模块如卷积环节和池化环节，通过输出模块前后的数据参数和中间变量对比数据变化，理解卷积神经网络的底层运算过程具体的实战例子在下一章进行实现，复现经典的深度学习模型GoogleNet，并以minist

狗头狗不狗·2022-12-28 18:04

GAN手写体生成(MINIST)

参考教材：人工智能导论(第4版)王万良高等教育出版社实验环境：Python3.7+Tensorflow2.1人工智能导论实验导航实验一：斑马问题https://blog.csdn.net/weixin_46291251/article/details/122246347实验二：图像恢复https://blog.csdn.net/weixin_46291251/article/details/122

Cheney822·2022-12-28 08:50

pytorch学习笔记（四）——MNIST数据集实战

pytorch入门之MINIST数据集实战目录神经网络运作流程回顾识别的四个步骤实现代码目录神经网络运作流程上图所示是一个简单的二层神经网络结构，猫和狗的图片作为输入，依次是输入层，隐层，输出层。

南风渐起·2022-12-27 10:25

基于CNN的MINIST手写数字识别项目代码以及原理详解

文章目录项目简介项目开发软件环境项目开发硬件环境前言一、数据加载的作用二、Pytorch进行数据加载所需工具2.1Dataset2.2Dataloader2.3Torchvision2.4Torchtext2.5加载项目需要使用的库三、加载MINIST

IronmanJay·2022-12-26 07:30

经典卷积神经网络架( Classical CNN Architectures)

一、LeNet-5architecture可能是最受欢迎的CNN的架构，被广泛用于手写字体识别(MINIST)。其

Kris_u·2022-12-24 16:30

pyTorch入门（四）——导出Minist模型，C++ OpenCV DNN进行识别

实现效果导出的推理模型使用的是Minist中训练预测率为99%的ResNet模型，从上面两张图来看，大部分数字识别是没问题的，但是两张图中数字7都识别为数字1了。这个暂时不是本篇要解决的问题

Vaccae·2022-12-24 06:34

处理minist数据集，把网络和数据都放在gpu上面。

并且修改网络结构，把全连接层改为卷积层。正确率97增长至98，性能提升三分之一。~importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim

白色蜻蜓蜓·2022-12-22 08:01

hrsc2016 下载数据集_使用torchvision下载MINIST及配置踩坑笔记

1、MINIST简介MNIST数据集是在神经网络学习中一个被嚼烂的数据集MNIST数据集可在知乎-安全中心yann.lecun.com获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3

weixin_39793708·2022-12-20 14:29

008_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第九讲——多分类问题

一、目的使用softmax函数对Minist数据集进行分类二、编程2.1softmax函数我们先来了解一下什么是softmax激活函数：softmax函数，又称归一化指数函数，它是二分类函数sigmoid

王泽的随笔·2022-12-19 09:55

感知机算法实现二分类和多分类（手写数字Minist）

1、从Minist测试集中抽取1000张训练图片（前5000），200张测试图片（后5000），对应的数字是[8,4],同时将label转化为[1,-1]2、训练权值w和偏值b2.1、设置学习率lr=0.001

WZLYJY·2022-12-16 13:47

智科模式识别期末大课设：多种方法对数据集进行手写数字识别（数据集：MINIST）

0结课作业内容（1）程序编写及报告。请大家下载70000个样本的MNIST数据集（“手写体数字70000.zip”，28*28像素），60000个用于训练，10000个用于测试！！！（2）使用的程序可以包括：1）以各类平均值为类中心的最小距离法；2）KNN法，K取1，3，5，…；3）BP神经网络；4）支持向量机；5）其他方法：深度学习CNN等。要多做几种程序，多选几种特征，进行算法对比，完成结课报

华电第一深情·2022-12-16 13:15

pyTorch入门（三）——GoogleNet和ResNet训练

——《微卡智享》本文长度为2748字，预计阅读8分钟前言这是Minist训练的第三篇了，本篇主要是把GoogleNet和ResNet的模型写出来做一个测试，再就是train.py里面代码加入了图例显示。

Vaccae·2022-12-15 05:21

Pytorch在MINIST数据集上编写DCGAN，包含训练GAN的一些建议。

作者记录方便查询不完全是DCGAN原版，受限于硬件设备，希望参数少一些，训练时间短一些，所以会有一些更改，并且生成的图像也不完美。几点建议（不完全对）：1.生成器的复杂度要大于判别器，并且判别器的复杂度不宜过低，否则无法指导生成器优化，出现两个模型参数无法收敛的情况。2.生成器的学习率建议略大于判别器，防止判别器损失值下降过快，这样会导致判别器的梯度很低。3.生成数据使用的随机数，使用标准正态分布

jayus丶·2022-12-15 01:18

torchvision工具包之torchvision.datasets以及torch.utils.DataLoader的使用

torchvision.datasets包含的数据集有:MINIST、COCO、CIFAR10andCIFAR100、L

bb8886·2022-12-12 19:35

从零构建神经网络-不使用框架（纯纯手撕）

这里minist数据集为csv形式，分训练集和测试集。1.定义网络结构参数这里面节点个数比较好理解，重点在于weight_itoh和weight_htoo两个矩阵

人工智能有点·2022-12-10 16:33

MindSpore Quantum 量子计算编程与实践：轻松上手量子卷积神经网络

量子计算编程与实践：轻松上手量子卷积神经网络在本文中，我们将介绍一些量子信息的基础知识和MindQuantum量子计算框架的基本用法，最后基于MindQuantum0.7.0搭建量子卷积神经网络，以实现对MINIST

Waikikilick·2022-12-10 02:19

推荐频道

MINIST