MLP手写数字识别第2页

LeNet跟LeNet5详解

1LeNet结构主要是为了手写数字识别具体结构讲解：从图中例子可得1先传入一个灰度图像尺寸为1x28x28，通道数为1，尺寸为28x28的灰度图像2第一层5x5卷积，经过公式输入图像尺寸-卷积核尺寸+2padding

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout

风筝超冷·2024-01-27 12:52

NeRF 原始论文 & NeRF Studio 安装使用

NeRF使用真实的相机姿态、内参和边界对于真实数据：使用COLMAP从运动软件包估计这些参数NeRF技术在不需要显式地重建场景几何的情况下，可以从输入的RGB图像数据集中学习场景的连续体积表示原理利用MLP

AI松子666·2024-01-27 01:54

Google的Colaboratory

记得很久以前我用自己的MacBookPro试过TensorFlow1.0的手写数字识别的示例，由于性能问题，就不了了之了。其实Google有一个叫Colaboratory的应用，可以用来作机

Jiangyouhua·2024-01-26 18:54

2024-人工智能-关于mlp.predict_classes失效报错的问题-如何修改

2024-人工智能-关于mlp.predict_classes失效报错的问题-如何修改1.直接使用mlp.predict_classes报错：AttributeError:‘Sequential’objecthasnoattribute

itwangyang520·2024-01-26 15:10

Bert Transformer细节总结

f(Q,K)=mlp([Q;K])f(Q

taoqick·2024-01-26 11:51

【DeepLearning-5】基于Transformer架构的自定义神经网络类

构造函数__init__def__init__(self,dim,depth,heads,dim_head,mlp_dim,dropout=0.)

风筝超冷·2024-01-26 09:02

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

papergithub语义分割采用的是SAM(segmentanything),SAM和3dgaussian-splatting结合，通过训练一个MLP，把SAM特征和3D特征进行映射，从而不需要每帧都分割

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

IBO模式背后的商业逻辑到底是什么？

SEKEX在独创的IBO模式下，成功塑造了明星项目MLP，给中小型交易所和广大投资者们燃起了熊熊之火。彼时,各方对IBO看法不一。

老宅说币·2024-01-25 08:46

关于大模型学习中遇到的4

ringthebell·2024-01-24 16:45

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成

Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

工程师每日刷题 -4

CNN本质上是一个多层感知机(MLP)，其成功的原因关键在于它所采用的【稀疏连接】（局部感受）和【权值共享】的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。

Nice_cool.·2024-01-24 06:43

transformer优化(一)-UNeXt 学习笔记

它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用MLP。通过一个标记化的MLP块来标记和投影卷积

无妄无望·2024-01-23 22:07

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

多层感知机（MLP）从数据中学习全局表示，在大多数用于学习图像提取特征的图像分类模型中起到关键作用。

迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

多层感知器（Multi-LayerPerceptron）（人工神经网络）多层感知器模型框架MLP用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备

小旺不正经·2024-01-23 07:05

自然语言推断：使用注意力

本节将描述并实现这种基于注意力的自然语言推断方法（使用MLP），如下图中所述。模型与保留前提和假设中词元的顺序相比，我们可以将一个文本序列中的词元与另一个文本序列中的每个词元对齐，然后比较和

白云如幻·2024-01-22 09:33

AI手写数字识别（二）

理解代码上文主要介绍了人工智能模型的集成过程。人工智能模型的正确集成，是我们案例中人工智能应用开发的核心步骤。但要让一个人工智能应用顺利地被使用，除了集成模型之外的一些工作也是必不可少的，比如处理输入的数据，进行界面交互等。应用的主体逻辑都在MNIST.App项目的文件中，该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。剩下的都是自动生成的代码。界面联动是为了实现手写输入时的

人工智能MOS·2024-01-21 16:01

[全连接神经网络]Transformer代餐，用MLP构建图像处理网络

一、MLP-Mixer使用纯MLP处理图像信息，其原理类似vit，将图片进行分块(patch)后展平(fallten)，然后输入到MLP中。

ViperL1·2024-01-21 09:55

李沐深度学习-激活函数/多层感知机文档

multilayerperceptron(MLP)：多层感知机(多层神经网络)(hiddenlayer)隐藏层：介于输入层和输出层之间的网络层输入层不涉及计算，如果一个神将网络由三层组成，则多层感知机层数为

大小猫吃猫饼干·2024-01-21 07:54

MNIST手写数字识别代码详细备注版【零基础入门使用】

详细讲解视频可看B站up：唐国梁Tommy的视频轻松学PyTorch手写字体识别MNIST这是我目前为止看到的讲解最详细的视频，解答了我很疑惑。下面放了两个版本的代码，第一个是上面up主讲解的代码，下面的那个是pytorch官方给出的mnist代码。官方代码链接：github一、详细备注版#来自b站up唐国梁Tommy#1加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimp

华墨1024·2024-01-21 05:43

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的MLP

阡之尘埃·2024-01-19 14:09

PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding

与图像不同，点云本质上是稀疏、无序和不规则的，这限制了直接将MLP-Mixer用于点云理解。为了克服这些限制，我们提出了PointMixer，这是一个通用的点集操作符，促进在非结构

fish小余儿·2024-01-18 21:36

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

我们提出了MLP-Mixer，这是一种仅基于多层感知机（MLPs）的架构。MLP-Mixer包含两种类型的层：一种是独立应用于图像块的MLPs（即“混合”每个位

fish小余儿·2024-01-18 20:32

ML：2-2-1 Tensorflow

Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow实现继续看手写数字识别的例题第一步

skylar0·2024-01-18 09:47

[源码和文档分享]基于Python实现的手写数字识别

一、准备测试准备：pycharm，windows自带画图功能，python3.5安装python3.5将解压的文件夹拖入pycharm中，设置解释器路径为：文件解压路径\ML_num\venv\Scripts\python.exe若要调用文件，只要点入文件并点击右上角绿色三角或鼠标右键点run相应文件参考文档和完整的文档和源码下载地址：https://www.write-bug.com/artic

ggdd5151·2024-01-18 04:53

SVR， adaboost， MLP， GBDT， XGBOOST， LIGHTGBM以及随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释

SVR,MLP,adaboost，GBDT,XGBOOST,LIGHTGBM，随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释导入所需要的库及数据处理模型超参数优化拆分训练集和测试集，进行shap解释导入所需要的库及数据处理

sdu_study·2024-01-17 14:18

AI扩展手写数字识别应用（一）

本文的应用是基于前文“手写数字识别应用”中的基础应用进行扩展实现的。本文将通过这一案例，展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程，以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程。

人工智能MOS·2024-01-16 19:03

AI扩展手写数字识别应用（二）

理解代码输入处理在新应用的代码部分，和我们在手写数字识别课程介绍的代码比起来，差别最大的地方就在于如何处理输入。

人工智能MOS·2024-01-16 19:03

毕业设计：基于SVM的手写数字识别系统机器视觉人工智能

前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大

Krin_IT·2024-01-16 13:35

NeRF中的位置编码

朴素NeRF中直接采用频率变换来做位置编码，为的是避免空间相邻采样点在MLP表示中的过平滑问题。

木盏·2024-01-16 11:17

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

1简介简称：CNN，convolutionalneuralnetwork应用场景：图像识别与分类（CNN），看图说话（CNN+RNN）等优越性：和多层感知机相比，cnn可以识别独特的模式，可以自动从数据中提取特征。一般机器学习需要特征工程，cnn可以自动识别，极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点：层包含卷积层，池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比

peter6768·2024-01-16 07:15

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

佩瑞·2024-01-16 02:33

感知器学习算法和Adaline规则

为了解决感知器的线性可分问题，在20世纪80年代多层感知器（MLP）被引入，通过在感知器之间增加多个层次和非线性激活函数，这为神经

Algorithm_Engineer_·2024-01-15 16:08

【文本分类】Attention Is All You Need

Transformer是继于MLP、RNN、CNN模型的又一大模型，且解决了RNN应用于长输入乏力的情况，随后提出的BERT、GPT都是基于Transformer。

征途黯然.·2024-01-15 16:09

机器学习 | 多层感知机MLP

机器学习|多层感知机MLP1.实验目的自行构造一个多层感知机，完成对某种类型的样本数据的分类（如图像、文本等），也可以对人工自行构造的二维平面超过3类数据点（或者其它标准数据集）进行分类。

rookiexiong·2024-01-15 12:59

多层感知机（MultiLayer Perceptron，MLP）python实现

多层感知机（MultiLayerPerceptron，MLP）是一种人工神经网络模型，通常用于处理分类问题。

sci_more·2024-01-15 02:43

AAAI 2024｜ETH轻量化Transformer最新研究，浅层MLP完全替换注意力模块提升性能

论文题目：RethinkingAttention:ExploringShallowFeed-ForwardNeuralNetworksasanAlternativetoAttentionLayersinTransformers论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.10642代码仓库：GitHub-vulus98/Rethinking-attention:Myimpleme

TechBeat人工智能社区·2024-01-14 20:13

MLP多层感知机原理简介+代码详解

DeepLearningtutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解@author：wepon@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details

金石开1510·2024-01-14 18:14

监督学习 - 多层感知机回归（Multilayer Perceptron Regression，MLP Regression）

什么是机器学习多层感知机回归（MultilayerPerceptronRegression，MLPRegression）是一种人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的形式，用于解决回归问题。多层感知机是一种包含多个层次的神经网络结构，其中包括输入层、至少一个或多个隐藏层，以及输出层。以下是多层感知机回归的主要特点和步骤：输入层：输入层包含与特征数量相等的节点，每个节

草明·2024-01-14 06:53

AI手写数字识别（一）

简介本文将介绍一例"手写数字识别应用"的开发过程。本文将通过这一入门级案例展示人工智能应用开发中的典型元素，如准备人工智能应用开发所需的软件环境，使用Vi

人工智能MOS·2024-01-13 18:10

深度学习入门之2--神经网络

神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现3手写数字识别

梦灯·2024-01-13 13:06

【机器学习300问】6、什么是机器学习中的特征量？

例二：在手写数字识别任务中，人类可以很简单的识别出数字5，但却很难说明基于何种规律或是特征识别出了5，这是因为每一个人都有不同的书写习惯要发现其规律非常困难。

小oo呆·2024-01-13 05:49

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

先学习一些简单的方法，比如用于分类和回归的多层感知机（MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。MPL也被称为（普通）前馈神经网络，有时也简称为神经网络。

zhangbin_237·2024-01-12 14:01

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。

大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

机器学习框架PyTorch

PyTorch转换TensorBoardPyTorch自动求导（Autograd）torchvision数据集PyTorch模型构建PyTorch模型优化PyTorch构建神经网络PyTorch构建多层感知机（MLP

hixiaoyang·2024-01-12 06:33

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数

HBU_David·2024-01-12 00:23

MLP时代来临：在币圈熊市中零成本坐享百倍收益

MLP，区块链技术打造的区块链云服务平台，将满足您分布式云服务新模式的所有想象。MLP是什么？

老宅说币·2024-01-11 23:57

CNN算法实现手写数字识别（MNIST数据集）

基本过程如下图所示：x（图片的特征值）：这里使用了一个28*28=784列的数据来表示一个图片的构成，也就是说，每一个点都是这个图片的一个特征，这个其实比较好理解，因为每一个点都会对图片的样子和表达的含义有影响，只是影响的大小不同而已。W（特征值对应的权重）：这个值很重要，经过一系列训练，从而得出每一个特征对结果影响的权重，我们训练就是为了得到这个最佳权重值。b（偏置量）：为了去线性化。y（预测的

你好，明天，，·2024-01-10 06:34

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

Softmax回归1.回归估计一个连续值，分类预测一个离散类别2.MNIST:手写数字识别；ImageNet:自然物体分类置信度可以定义为,在特定条件下,根据一定数据做出正确抉择的概率。

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

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