MINIST 第5页

python手写汉字识别_TensorFlow 2.0实践之中文手写字识别

问题导读：1、相比于简单minist识别，汉字识别具有哪些难点？2、如何快速的构建一个OCR网络模型？3、读取的时候有哪些点需要注意?4、如何让模型更简单的收敛？还在玩minist？

weixin_39708557·2020-11-24 06:40

理解LSTM网络+Python实现

文章目录前言一、传统RNN二、RNN带来的缺陷1、梯度爆炸和梯度弥散2、memory记忆不足三、LSTM理解1、LSTM原理2、LSTM公式前向传播反向传播四、LSTM实践(Python)训练minist

秃头少女Sketch·2020-11-09 18:12

十分钟搞懂Pytorch如何读取MNIST数据集

前言本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程，以及一些思考和疑惑吧…正文在阅读教程书籍《深度学习入门之Pytorch》时，文中是如此加载MNIST手写数字训练集的：train_dataset

Ericam_·2020-10-17 20:41

深度学习7-常用损失函数和自定义损失函数

文章目录1.常用损失函数2.自定义损失函数mseFocalloss损失函数3.实战1：FocalLoss实现自定义损失函数(以minist数据集构建图像分类算法)1.常用损失函数tf.keras.losses

哎呦-_-不错·2020-09-26 10:04

TensroFlow学习——第三章（二）

MINIST数字识别问题卷积神经网络实现手写数字识别采用了L2正则化、滑动平均模型，固定学习率训练结果为：训练集100%，验证集99.4%，测试集99.43%第一部分：前向传播和网络参数#定义前向传播和神经网络中的参数

DuanLD1·2020-09-16 23:40

TensroFlow学习——第三章（一）

MINIST数字识别问题全连接层实现手写数字识别采用了L2正则化、滑动平均模型和指数衰减学习率训练结果为：训练集93%，验证集95.36%，测试集95.01%第一部分：前向传播和网络参数#定义前向传播和神经网络中的参数

DuanLD1·2020-09-16 23:39

手写数据集识别（方法一）

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataminist=input_data.read_data_sets("D://MNIST_data",one_hot=True)batch_size=100#定义一个批次数量大小nbatch=minist.train.num_examples

海涛高软·2020-09-15 17:32

GAN简单TensorFlow源码

原文链接GenerativeAdversarialNetsinTensorFlow论文链接GenerativeAdversarialNets不废话，源码如下，用于生成minist手写体数字：#-*-coding

吃了亏还皮·2020-09-14 19:08

keras训练minist数据集

完整代码：https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/quickstart/beginner.ipynb#scrollTo=cnqOZtUp1YR_训练集准确度高达97%，测试集准确度也有97%。

Bily_on·2020-09-12 15:20

ubuntu16.04使用Anaconda创建对应python版本的虚拟环境

1.打开终端默认进入base环境2.创建独立的python虚拟环境打开终端input：condacreate-nministpython=2.7.16#指定python版本，创建一个名字为minist的虚拟环境根据提示输入

better_boy·2020-09-12 05:34

用卷积神经网络实现MINIST手写字识别

前言学习了这么久的深度学习，基本上都是在学习一些理论，那么现在就来实践一下吧，今天实践的是用卷积神经网络实现MINIST手写字识别代码分析既然是实践，卷积神经网络的具体步骤就不在此赘述了，直接上代码#导入

飞鱼的企鹅·2020-09-10 17:25

Tensorflow MINIST数据模型的训练，使用

Tensorflow开发环境的搭建TensorFlow环境搭建在PyChrem新建项目，并创建pythonpackage：com.test在根目录下创建train.py文件#coding=utf-8#载入MINIST

cc_want·2020-09-10 12:58

【TensorFlow学习笔记】进阶篇（二）卷积神经网络详解_MINIST实例（CNN_Lenet5）

绪论在前一章中，我们学会了制作自己的数据集，不同于mnist数据集，我们自制的数据集图片是彩色图。如果在全连接网络直接输入的是三通道的RGB彩色图片，待优化的参数过多容易导致模型过拟合，而且计算量过大。所以实际应用中会先对原始图像进行特征提取（卷积）再把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络进行参数优化，得到分类评估。这样可以减小计算量等。卷积神经网络一般由卷积部分和全连接部分构成。卷积部分一

Jarvis_lele·2020-09-10 11:58

【tensorflow】4.卷积神经网络详解_MINIST实例

本文中，会搭建一个简单的卷积网络，实现手写体数据集MINIST的识别。通过本文，可以学到卷积神经网络的一般结构，体会数据的整个流动，重点是体会数据维度的对应关系，理解各层的作用和参数的意义。

hyfine_·2020-09-10 10:06

Tensorflow1 minist 手写数字识别

li_jixing_0425·2020-08-26 13:58

88、使用tensorboard进行可视化学习,查看具体使用时间，训练轮数，使用内存大小...

author:weizhen'''importosimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#minist_inference

aihaotan8299·2020-08-26 11:26

【代码】python 非minist数据（jpg、png等）转minist格式数据集

2019.12.23号更新！！！！！法一搞不定就看法二，有半年没接触过这个转换代码了，大家试试看，我之前是可以用的法一：###############################################################################333注意几点：1.只支持“正方形”的数据（width==height）的图片（目前还没找到好的解决方案）我尝试改了一下，

ronales·2020-08-26 08:00

深度学习-初识Tensorflow框架、Keras框架（上篇笔记）

以下为读书笔记摘要这篇文章主要记述了博主初识深度学习的过程包括安装Tensorflow,，Keras的方法和其中遇到的问题，并以MINIST（基于TensorFlow）为例子分别构建线性层的Softmax

云帆之路Tony·2020-08-25 17:21

paddlepaddle深度学习中对于分类问题中的准确率的理解？

问题描述我们在MINIST数据集中，要去解决图片的分类问题。这是一个计算机视觉问题。比如，我们人眼看见这个图片上写的是8，很快就能传到大脑，明白这个是8。

是小镜子鸭·2020-08-25 17:25

使用DBN学习MINIST数据集

使用github上的tensorflow代码,数据下载和训练一条龙。下载代码#gitclonehttps://github.com/xiaohu2015/DeepLearning_tutorials.git运行#pythondbn.py输出Successfullydownloadedtrain-images-idx3-ubyte.gz9912422bytes.ExtractingMNIST_dat

hanss2·2020-08-24 00:14

使用Keras和MINIST数据集实现简单的stacking

由于实在是没法使用在线的MINIST，所以用了coursera

Shi_Technology·2020-08-23 23:18

机器学习笔记（Matlab 版本）

saveinput1.matinput1;saveinput2.matinput2;2.1采用随机森林算法处理minist数据的正确率大概为96%左右，随机森林是普通机器学习算法中最优秀的算法之一了。

qq_31014637·2020-08-22 22:43

minist优化模型inference

#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfINPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500defget_weight_variable(shape,regularizer):weights=tf.get_variable('weights',shape,initializer=tf.truncated_normal_init

今天多云很多云·2020-08-22 16:20

pytorch gan minist

原理省略需要两个文件gan.pymodule_load.pygan.py–训练代码##argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块#使用步骤：#1importargparse#2parser=argparse.ArgumentParser()#3parser.add_argument()#4parser.parse_args()importargparseimportosimp

balabalahoo·2020-08-22 13:29

计算机视觉ch8 基于LeNet的手写字体识别

文章目录原理LeNet的简单介绍Minist数据集的特点Python代码实现原理卷积神经网络参考：https://www.cnblogs.com/chensheng-zhou/p/6380738.htmlLeNet

老陳学长·2020-08-22 04:29

Python计算机视觉_实现手写体识别

文章目录一、minist数据集的特点二、思路三、原理介绍四、实现过程1、代码：五、分析总结一、minist数据集的特点minist数据集可以在http://yann.lecun.com/exdb/mnist

CR大侠·2020-08-22 02:42

【深度学习】【python】实现受限玻尔兹曼机及跑一遍MINIST 中文注释版

环境要求python3.5tensorflow1.4pytorch0.2.0程序如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""受限玻尔兹曼机"""importosimporttimeitimportnumpyasnpimporttensorflowastffromPILimportImagefromutilsimporttile_raster_image

hanss2·2020-08-22 01:12

从pickle格式minist数据集处理到测试准确率

#pip3install-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[pkgname]importpickleimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasfunimporttorch.optimasoptimfromskimageimportio,transformimportpylab#显示

无且爱我·2020-08-19 15:48

CNN 手写数字识别 (pytorch代码实现)

1、CNN手写数字识别步骤（1）加载minist数据（2）搭建网络（3）模型训练（4）结果可视化2、pytorch代码实现#library#standardlibraryimportos#third-partylibraryimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotl

_missTu_·2020-08-19 07:45

TensorFlow之CNN：运用Batch Norm、Dropout和早停优化卷积神经网络

这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络，首先给出一个基本的模型，然后再用BatchNorm、Dropout和早停对模型进行优化；在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法。

weixin_30836759·2020-08-19 04:23

基于Minist数据集实现WGAN

前置：minimize讲解#coding=utf-8fromscipy.optimizeimportminimizeimportnumpyasnp#demo1#计算1/x+x的最小值deffun(args):a=argsv=lambdax:a/x[0]+x[0]returnvif__name__=="__main__":args=(1)#ax0=np.asarray((2))#初始猜测值res=m

Major_s·2020-08-19 03:14

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）

简介神经网络为什么需要激活函数：首先数据的分布绝大多数是非线性的，而一般神经网络的计算是线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。激活函数对神经网络的重要性自不必多言，来自丹麦技术大学的CasperHansen通过公式、图表和代码实验介绍了Sigmoid、Tanh、ReLU、Softplus、Softmax、ELU以及更新的LeakyRe

ChaucerG·2020-08-19 03:02

caffe windows学习：第一个测试程序

如果还没有编译成功的，请参考：caffewindows学习第一步：编译和安装（vs2012+win64)一般第一个测试都是建议对手写字体minist进行识别。这个测试放在根目录下的.

weixin_34160277·2020-08-18 23:20

pytorch minist全网络手写数字识别

#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.

wangzai6378·2020-08-18 09:03

深度学习（生成式模型GMVAE）——deep unsupervised clustering with gaussian mixture variational autoencoders

reconstructiontermconditionalpriortermw-priortermz-priortermGMVAE的结构前言我将看过的论文建了一个github库，方便各位阅读地址传统的VAE，隐变量服从标准高斯分布（单峰），但有时候，单个高斯分布可能不能完全表达图像x的特征，比如MINIST

菜到怀疑人生·2020-08-17 22:26

基于AlexNet的猫狗数据集识别

该比赛，神经网络在LeNet-5应用于MINIST数据集之后，是CNN卷积神经网络在首次亮相，并被应用到到大规模图像数据集上。

Damon.01·2020-08-17 22:34

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'D:/DATA/mnist'

Minist问题1，PermissionError:[Errno13]Permissiondenied:'D:/DATA/mnist'在jupternotebook用Keras操作的https://elitedatascience.com

zhuimengshaonian66·2020-08-17 17:05

DL3-MINIST数据集简介

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data数据集如果下载失败，则手动直接从网上下载即可print("DownloadandExtractMNISTdataset")mnist=input_data.read

进击的小杨人·2020-08-17 16:15

基于minist数据集的模型训练与准备

/mnist/",one_hot=True)one_minist=minst.train.ima

梦沁清风·2020-08-17 15:34

解析minist数据集

image数据集是二进制存储，前32个字节是4个int，分别表示magic(没啥用？)，num(图片个数)，rows(图像行数),cols(列)。之后每个字节就是图像的每个像素。labels数据集第前16个字节是2个int,分别表示magic,,num，后面每个字节表示图像的数字，对应images里的每个图片解析minst的方式很多，用python简单的实现以下#-*-coding:utf8-*-

icebearzzz·2020-08-17 13:36

基于python的Lasagne包对minist的代码解读

本例是基于python的Lasagne包中对minist数据集的卷积神经网络的代码的一个解读,其中英文部分因为怕自己理解错误，所以保留了下来；由于该部分代码主要还是基于theano进行开发，所以里面的很多函数都是借鉴或直接用了

hzau_yang·2020-08-17 12:16

用CNN及MLP等方法识别minist数据集

用CNN及MLP等方法识别minist数据集2017年02月13日21:13:09hnsywangxin阅读数：1124更多个人分类：深度学习、keras、tensorflow、cnn前几天用CNN识别手写数字集

dibuxue3246·2020-08-17 12:48

官网实例详解4.22（mnist_acgan.py）-keras学习笔记四

基于MINIST数据集训练辅助分类器ACGAN（生成对抗网络）包含了辅助分类器（功能）的生成对抗网络Keras实例目录运行生成文件效果展示plot_epoch_073_generated（图片文件）代码注释

wyx100·2020-08-17 11:41

官网实例详解4.28（mnist_mlp.py）-keras学习笔记四

基于MINIST数据集训练简单的深度多层感知机Keras实例目录代码注释代码中神经网络（多层感知机）结构'''TrainsasimpledeepNNontheMNISTdataset.基于MINIST数据集训练简单的深度多层感知机

wyx100·2020-08-17 11:40

官网实例详解4.34（mnist_transfer_cnn.py）-keras学习笔记

'''Transferlearningtoyexample.迁移学习实例1-TrainasimpleconvnetontheMNISTdatasetthefirst5digits[0..4].1-基于MINIST