MLP手写数字识别

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

官方地址在这里，记得Mark很有用：https://scikit-learn.org/dev/index.htmlscikit-learn在手写数字识别方面具有以下特点：提供内置的手写

minstbe·2025-03-25 09:47

ai-by-hand-excel: 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型

AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI通过Excel的形式实现并演示人工智能与深度学习的核心算法和概念，让初学者可以动手操作并理解AI的运行原理，包括矩阵乘法、MLP

小众AI·2025-03-25 09:14

多模态大模型常见问题

1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？

cv2016_DL·2025-03-23 12:06

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

MNIST数据集&手写数字识别

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。张量是TensorFlow中的基本数据单位，可以理解为多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作（Operation）和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。

Zoro｜·2025-03-19 13:18

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

张量并行通过切分模型层（如注意力头、MLP块）到不同设备，利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备，通过P2P通信协调。

强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。

code_stream·2025-03-18 04:46

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

Python 在人工智能领域的实际6大案例

二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程

而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言，结合KNN（K-最近邻）算法实现手写数字识别系统。

快撑死的鱼·2025-03-14 22:11

基于python的手写数字识别knn_用sklearn中的KNN实现Kaggle手写数字识别

importcsvfromsklearnimportneighbors#导入训练数据和测试数据defloadData(filename1,filename2,trainDataSet,trainTargetSet,testDataSet):withopen(filename1,'r')ascsvfile1:lines1=csv.reader(csvfile1)dataSet=list(lines1

普和司·2025-03-14 02:41

LeNet-5卷积神经网络详解

这个网络最初是为了解决手写数字识别问题而设计的，在当时取得了突破性的成果。它的成功不仅证明了卷积神经网络在计算机视觉任务中的有效性，更为后来深度学习的发展奠定了重要基础。

LChuck·2025-03-13 02:12

点云网络的论文理解（三）-点云网络的优化 PointNet++的总体说明

2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性，理解一下这个，PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小，因为除了pooling之外使用的就只有mlp，之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数

CUHK-SZ-relu·2025-03-12 03:59

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

本次代码实现将以“手写数字识别”为例子。二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集，数据集一共分为四个部分，分别是训练集的图片（六万张）、训练集的标签、测试集的图片

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

3.6手写数字识别项目

今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备：-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。

不要不开心了·2025-03-08 11:33

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST

北辰alk·2025-03-07 13:40

JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”

解答思路：要实现一个使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选的Java程序，我们可以使用一个简单的多层感知器（MLP）模型。

守护者170·2025-03-07 12:25

手写数字识别项目：从原理到实践

在当今数字化时代，手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用，有着广泛的用途，如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。

北屿升：·2025-03-06 13:29

基于opencv答题卡识别判卷

【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS

深度学习乐园·2025-03-06 10:31

TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别

一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。卷积神经网络（Convolu

AI街潜水的八角·2025-03-06 08:45

【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇

1.背景介绍：NVS神经辐射场（NeRFs）引入了一种基于多层感知机（MLP）的新型隐式场景表示方法，它将体密度编码作为几何形状和方向辐射的代理量。渲染通过光线行进的方式来执行。

AndrewHZ·2025-03-05 06:11

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)通俗易懂算法多层感知机（MultilayerPerceptron，MLP）是一种前馈人工神经网络。

ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

机器学习——KNN算法实战—手写数字识别

下面我们开始实战，制作手写数字识别模型：一、cv2创建模型1、导入相关的库，这里我们用numpy和cv2两个库importnumpyasnpimportcv22、导入数据，并转化灰度图像img=cv2.

巷955·2025-03-03 23:09

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

一、图像类数据集1.MNIST简介：手写数字识别领域的“HelloWorld”，包含6万张训练图像和1万张测试图像，尺寸为28×28的灰度图。特点：适合入门级图像分类任务，支持快速验证算法原型28。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

eso1983·2025-02-28 09:08

PyTorch实战：手把手教你完成MNIST手写数字识别任务

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！PyTorchreshape、tra

吴师兄大模型·2025-02-25 07:51

手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读来自GPT

这段代码是一个手写数字识别程序，使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型（sample_weight.pkl），它对MNIST测试集进行预测，并计算模型的准确率。

阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代

皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。

lozhyf·2025-02-20 07:48

2.19 图像技术识别与应用

本节课介绍了多层感知机（MLP）及其在图像识别技术中的应用。以下是主要内容总结：1.感知机：-由FrankRosenblatt于1957年提出。-输入为x，权重为w，偏置为b，输出为二分类（0或1）。

不要不开心了·2025-02-19 19:04

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络

村北头的码农·2025-02-18 04:51

Pytorch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：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo

Zn要学习·2025-02-18 04:49

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！

一位小说男主·2025-02-17 19:43

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术，特别是一种密集的神经网络（通常是多层感知机，MLP），来建模复杂的3D场景。

鬼马行天·2025-02-10 19:44

NeRF与3D Gaussian的异同对比

1.核心区别特性NeRF3DGaussianSplatting表示方式隐式表示：通过神经网络（MLP）学习场景的辐射场（颜色和密度）。显式表示：用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目

zllz0907·2025-02-10 18:41

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN

谢眠·2025-02-10 03:54

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前：目标1.知道如何配置环境2.跑通模型（不报错）3.储存模型，供后续使用4.了解如何衡量模型训练结果是否是优秀一、环境配置编译器：PyC

哈维羊·2025-02-06 19:33

TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签

以手写数字识别为例，我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。

dg989385783·2025-02-06 18:58

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）结构，最初用于手写数字识别。

鱼弦·2025-02-02 13:42

为什么多模态大模型中使用Q-Former的工作变少了？附Q-Former结构简介

后来就有用MLP的，代表工作有LLaVA后续系列、Intern-VL。还有用Q-Former

同屿Firmirin·2025-01-30 01:01

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super

CrxzYia·2025-01-27 20:54

Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一：鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果3.2案例二：手写数字识别问题描述数据准备模型训练与预测输出结果四

闲人编程·2025-01-26 08:01

多层感知机和神经网络的区别_情感分析之多层全连接神经网络

上图是一个双隐层的前馈全连接神经网络，或者叫多层感知机(MLP)。它的每个隐层都是全连接层。它的每一个单元叫神经元。多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hiddenlayer)。

weixin_39653766·2025-01-24 16:56

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