MLP手写数字识别第3页

第2章大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.1 模型架构

从传统的多层感知器（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环

OpenChat·2024-01-10 02:29

论文阅读 Attention is all u need - transformer

multi-headself-attention3.1.1缩放点乘注意力ScaledDot-ProductAttention3.1.2QKV3.1.3multi-head3.1.4masked3.2线性层MLP3.3emb

highoooo·2024-01-09 20:00

Python 全栈体系【四阶】（十一）

：以算法为核心深度学习：以数据和计算为核心感知机perceptron（人工神经元）可以做简单的分类任务掀起了第一波AI浪潮感知机不能解决线性不可分问题，浪潮跌入谷底线性不可分的问题在理论界上被解决了：MLP

柠檬小帽·2024-01-08 23:02

入门深度学习——基于全连接神经网络的手写数字识别案例（python代码实现）

入门深度学习——基于全连接神经网络的手写数字识别案例（python代码实现）一、网络构建1.1问题导入如图所示，数字五的图片作为输入，layer01层为输入层，layer02层为隐藏层，找出每列最大值对应索引为输出层

啥都不懂的小程序猿·2024-01-08 21:43

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity； 2.44

调试手写数字识别代码时出现的问题，将cpu的代码改用gpu训练时虽然可以训练，详见上一条博客(Mnist手写数字识别cpu训练与gpu训练)，但是会出现Error。查找资料后以下是解决过程。

华墨1024·2024-01-08 19:33

2024年1月7日学习总结

（3）删除元组（4）元组的运算（5）元组索引和截取（6）元组内置函数3、Python中的字典（1）创建字典（2）访问字典（3）删除字典（4）字典key的特性（5）字典内置函数4、使用pytorch创建MLP

郭小儒·2024-01-08 17:33

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索

维斯德尔·2024-01-08 12:10

【人工智能实验】运用贝叶斯决策理论实现手写数字识别

目录实验二运用贝叶斯决策理论实现手写数字识别一、实验目的二、实验原理1、分类器原理2、实现手写数字识别算法原理三、实验结果四、实验总结1、实验流程2、分析不同模板对于实验结果的影响。

小果果学长·2024-01-08 09:11

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络（CNN）t

weixin_30915275·2024-01-08 09:19

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

随着LeNet-5网络成功应用在手写数字识别领域，卷积神经网络已成为计算机视觉的研究热点。本文主要介绍卷积自编码器（ConvolutionalAuto-Encoder,CAE）的基本结构与工作原理。目

洋洋Young·2024-01-07 13:18

Pytorch|卷积操作需要四维数据但是输入却只有二维问题探讨

环境python3.6pytorch1.0.0torchvision0.2.1问题描述在用pytorch实现简单的手写数字识别项目时遇到了这个错误，这里记录一下。

han_mj·2024-01-07 02:02

神经网络框架的基本设计

二、网络结构与激活函数1、网络架构这里我们使用的是多层感知机模型MLP(multilayerprrceptron)：MLP一般分为三层：输入层、隐藏层和输出层。输入层：接收输入数据。

广煜永不挂科·2024-01-05 21:38

Hello World！

一、minist数据集深度学习编程特有的helloworld程序：采用minist数据集完成意向特定深度学习项目1、minist数据集介绍MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，它包含了许多不同人手写的数字图片

广煜永不挂科·2024-01-05 21:08

深度学习MLP_实战演练使用感知机用于感情识别_keras

目录（1）whydeeplearningisgamechanging?（2）itallstartedwithaneuron（3）Perceptron（4）PerceptronforBinaryClassification（5）putitalltogether（6）multilayerPerceptron（7）backpropagation（8）实战演练-使用感知机用于感情识别1.数据集划分2.将文

郭小儒·2024-01-05 19:10

pytorch 基于 apex.amp 的混合精度训练：原理介绍与实现

1.3使用fp16带来的问题及解决方法2.apex介绍与安装3.apex.amp的使用3.1三行代码实现amp3.2参数配置3.3amp测试：MNIST手写数字识别4.参考资料推荐1.混合精度训练介绍所谓天下武功

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-04 18:23

李沐机器学习系列3---深度学习计算

这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列2--- mlp

通过几何的方式去对信息进行理解和压缩是比较高效的，MLP可以表示成下面的形式。1.1从线性到非线性X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d表示输入层，有n个样本，d个特征。

expectmorata·2024-01-04 11:45

自定义数据集的手写数字识别（基于pytorch，可下载训练数据集）

代码依赖的环境，库的引入有以下：#神经网络搭建的库importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#数据处理的库fromtorchvisionimporttransforms,utils,datasetsfromtorch.utils.dataimport

草莓橙子碗·2024-01-04 11:54

Halcon颜色提取，基于MLP自动颜色提取功能

在Halcon中，halcon对颜色提取采用MLP（多层感知模型）的形式实现对图像颜色的识别和分类。

爱炸薯条的小朋友·2024-01-04 07:15

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（一）

建模方法我们使用最简单的神经网络模型，多层感知器（MLP）。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。

罗罗攀·2024-01-03 18:45

流量预测_MLP模型_keras

4、数据预处理pre-processing（1）将时间戳转换为一个日期时间索引（2）填充所有缺失的值（3）将时间序列数据转换成监督学习数据手动转换（4）数据集划分（split）为训练集和验证集4、创建MLP

郭小儒·2024-01-03 14:05

机器学习-深度学习入门CV-手写数字识别实验

机器学习-深度学习入门CV-手写数字识别实验要求本实践使用多层感知器训练（DNN）模型，用于预测手写数字图片。

septnancye·2024-01-03 08:58

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

MLP：深度学习的先锋

MLP：深度学习的先锋大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

虫小宝·2024-01-01 23:11

MLP数字识别

fromkeras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnp%matplotlibinline(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#可视化第一个数据plt.figure()plt.imshow(x_train[0])p

y_7539·2024-01-01 20:37

【论文笔记】Radar Fields: An Extension of Radiance Fields to SAR

3.辐射场的介绍NeRF将静态场景表达为连续的体积函数F\mathcal{F}F，该函数可由MLP、体素分解或张量插值编码，预测给定点xxx和视线方向ddd下的RGB色彩ccc和密度σ\sigmaσ。

byzy·2023-12-31 11:39

ViT的极简pytorch实现及其即插即用

先放一张ViT的网络图可以看到是把图像分割成小块，像NLP的句子那样按顺序进入transformer，经过MLP后，输出类别。

雪地(>^ω^<)·2023-12-30 06:21

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

写在前面这篇博客只是记录一下在训练神经网络中的一些问题和熟悉一下流程，毕竟好久没有训练一个模型了。课程正好需要我们去进行训练，我就选择了三个比较经典的模型进行预测。过程分为：处理数据，划分训练集和预测集，定义模型和优化器，生成混淆矩阵。整个部分比较简单，使用了GPU进行训练，主要是熟悉训练网络的流程和框架。处理数据首先是读入数据，使用了pandas读数据csv_data='./data/high_

LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

Pytorch的讲解及实战·MNIST数据集手写数字识别

目录一、前言与pytorch的下载1、前言2、下载pytorch①创建虚拟环境②下载pytorch（cpu版）③测试pytorch是否下载成功④使用jupyternotebook但是使用不了torch的解决方法二、pytorch的使用1、Tensor的数据类型①torch.FloatTensor②torch.IntTensor③torch.rand④torch.randn⑤torch.range⑥

计算机鬼才～·2023-12-28 12:19

基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字图像识别，MNIST数据集，MALAB代码实现

今天出一期基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字识别。

今天吃饺子·2023-12-28 11:42

Educoder 机器学习之随机森林算法第3关：手写数字识别

本人已run不再更新内容保留有错见谅·2023-12-28 10:07

1. pytorch mnist 手写数字识别

文章目录一、数据集介绍1.1、简介1.2详细介绍1、数据量2、标注量3.标注类别4.数据下载5.数据集解读二、读取、加载数据集1、pytorch自带库函数2、通过重构Dataset类读取特定的MNIST数据或者制作自己的MNIST数据集三、模型构建四、runtraintest评估模型的性能检查点的持续训练一、数据集介绍1.1、简介MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集来由美国国家标准与技

nsq_ai·2023-12-27 17:06

【Unity6.0+AI】Unity版的Pytorch之Sentis-把大模型植入Unity

UnitySentis:UseAImodelsinUnityRuntime|Unity主页介绍官方文档链接：Sentisoverview|Sentis|1.3.0-pre.2国内一些相关教程把AI模型放入Unity-手写数字识别

Unity3d青子·2023-12-27 17:29

2023年12月25日学习总结——MLP

我准备每一天都写一个学习总结，周末再把每日的学习总结汇总成专门的文章我的学习总结主要是为了自己的个人学习，没有商业用途，侵删okkk开始今日学习目录1、今日计划学习内容2、今日学习内容深入学习MLP（1

郭小儒·2023-12-27 11:15

RNN_循环神经网络_总结学习（持续更新）

数据集）（2）预处理（3）、创建神经网络模型并实例化模型（4）、训练（5）、测试5、序列预测——bicton数据集（keras）（0）、问题描述（1）、导入包（2）、加载数据（3）、数据预处理（4）、创建MLP

郭小儒·2023-12-27 11:14

Frequency-domain MLPs are More EffectiveLearners in Time Series Forecasting

虽然现有文献设计了许多基于RNN、GNN或Transformer的复杂架构（注意力机制的计算太占用资源，速度慢），但提出了另一种基于多层感知器（MLP）的方法，其结构简单、复杂度低且

流浪的诗人，·2023-12-27 09:28

常用视觉数据集（更新中）

1.MNIST(手写数字识别)MNIST（ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology）数据集是一个广泛用于计算机视觉和机器学习领域的经典数据集。

Xiacedar·2023-12-27 05:46

关于图像预处理和halcon-OCR训练与识别经验分享

(本文以mlp作为例子）训练有如下5个算子（要按顺序写），结合我自己做的例子说明append_ocr_trainf(Character,Image::Class,Training

icecream_cheese·2023-12-27 04:35

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

后来发现一个神奇的网站k-近邻算法实现手写数字识别系统--《机器学习实战》,跟着过了一遍之后感觉还不错，也顺便买了《机器学习实战》这本书，接着就正式入坑机器学习。

weixin_39892481·2023-12-27 03:18

【AI】人工智能复兴的推进器之神经网络

目录一、神经网络的定义二、神经网络的发展2.1初创期2.2低潮期2.3复兴期2.4深度学习期三、LSTM（LongShort-TermMemory）四、2个经典模型的案例4.1多层感知器（MLP）4.2

giszz·2023-12-26 13:42

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

1.KNN项目案例介绍:项目案例2:手写识别系统项目概述:构造一个能识别数字0到9的基于KNN分类器的手写数字识别系统。

努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》阅读笔记

TriDao来自普林斯顿大学计算机科学系，Mamba的简化块设计结合了TriDao的H3块和MLP块。初读摘要

AncilunKiang·2023-12-26 09:38

机器学习-神经网络-手写数字识别-KNN（有代码，有解析，有数据集，可视化）

机器学习-神经网络-手写数字识别文章目录机器学习-神经网络-手写数字识别1.数据收集与可视化2.KNN实现手写数字识别2.1.数据收集2.2.数据处理2.3.模型构建与预测2.4准确率分析2.5.优缺点分析

herry_drj·2023-12-26 08:51

机器学习笔记八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6.初始化参数6.1randInitializeWeights.m7.后向传播算法实现7.1checkNNGradients.m8.后向

Amyniez·2023-12-26 08:20

VGG建立mlp模型

fromkeras.utilsimportload_img,img_to_array#加载数据img=load_img("datas/gg.jpg",target_size=(224,224))img=img_to_array(img)fromkeras.applications.vgg16importVGG16fromkeras.applications.vgg16importpreproces

y_7539·2023-12-24 04:17

transformer系列之空间复杂度

一、加载阶段该阶段是指将模型加载进GPU的状态；该阶段仅仅需要计算模型的参数量足以；transformer模型由lll个相同的层组成，每个层分为两部分：self-attention块和MLP块，如图所示

Takoony·2023-12-23 04:47

Keras 实例教程（二）- mnist数据集

这次执行的任务和《基于Softmax实现手写数字识别》中所描述的基本一致，也就是设法对MINST数据集中的手写数字图片进行识别。

chengjian666·2023-12-22 21:51

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCIwine数据集的分类，使用到了sklearn和tensorflow，并对图片分类进行了数据可视化展示数据集介绍UCIwine数据集：http://archive.ics.uci.edu

晓宜·2023-12-22 20:36

【Week P1】 MNIST手写数字识别

文章目录一、环境配置1.1安装环境1.2设置环境，开始本文内容二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结2.1⭐`torchvision.datasets.MNIST`详解(Line4&Line9)2.2⭐`torch.utils.data.DataLoader`详解(Line4&Line9)2.3⭐`squeeze()`函数(Line37)4.2⭐编写训练函数4.4⭐正式训

m_Molly·2023-12-22 15:01

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