MLP手写数字识别第6页

【深度学习】手写数字识别

文章目录一、步骤1.导包2.查看数据集图片3.多层感知器4.结果总结一、步骤1.导包#导入需要的包importnumpyasnpimportpaddleaspaddleimportpaddle.fluidasfluidfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfrompaddle.fluid.dygraphimportLinearp

木木牙·2023-11-08 06:08

TensorFlow2.0教程2-全连接神经网络以及深度学习技巧

文章目录基础MLP网络1.回归任务2.分类任务mlp及深度学习常见技巧1.基础模型2.权重初始化3.激活函数4.优化器5.批正则化6.dropout基础MLP网络1.回归任务importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflow.keras.layersaslayers

总裁余(余登武)·2023-11-08 03:21

pytorch实现 --- 手写数字识别

文章分类在Pytorch：Pytorch（1）---《pytorch实现---手写数字识别》pytorch实现---手写数字识别目录1.项目介绍2.实现方法3.程序代码4.运行结果1.项目介绍使用pytorch

不去幼儿园·2023-11-06 15:13

Centralized Feature Pyramid for Object Detection解读

核心思想提出了一种基于全局显式集中式特征规则的中心化特征金字塔（CFP）对象检测方法空间显式视觉中心策略，其中使用轻量级MLP

GolvenDong·2023-11-06 12:24

机器学习入坑指南（九）：TensorFlow 实战——手写数字识别（MNIST 数据集）

上篇文章简要介绍了「深度学习」，接下来，我们将从最经典的例子入手进行实战。一、背景知识简介1TensorFlowTensor：张量（即多维数组），Flow：（数据）流TensorFlow，是一个使用数据流图（dataflowgraohs）技术来进行科学计算的开源软件库，它由GoogleBrain团队开发，被广泛应用于各种感知和语言理解任务的机器学习。点击访问：TensorFlow官网，可以查阅官方

EvanNightly·2023-11-06 07:11

无Attention和MLP的语言模型反而更强了

©作者|杜伟、泽南来源|机器之心本文探索了MonarchMixer(M2)，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。从BERT、GPT和Flan-T5等语言模型到SAM和StableDiffusion等图像模型，Transformer正以锐不可当之势席卷这个世界，但人们也不禁会问：Transformer是唯一选择吗？斯坦福大学和纽约州立大学布法罗分校

PaperWeekly·2023-11-06 05:48

Instant-NGP论文笔记

instant-ngp的nerf模型包含两个MLP，第一个MLP就两个全连接，输入维度是32（16层分辨率x2），输出是16（用于预测密度）。

Iron_lyk·2023-11-06 00:56

OpenCV3【神经网络】ANN_MLP

//基于OpenCV提供的样例neural_network.cpp，加入了网络保存和读取#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespacecv::ml;intmain(){//createrandomtrainingdataMat_data(100,100);//训练数据datarandn(data,Mat::zeros(1,1,da

scu30·2023-11-06 00:00

【ML】分类问题

常用入门案例：垃圾邮件检测、图像分类、手写数字识别、考试通过预测。分类问题和回归问题的明显区别：分类问题的结果是非连续型标签，回归输出结果是连续型数值。常用模型

ahojcn·2023-11-05 12:27

毕业设计-基于卷积神经网络的手写数字识别

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、卷积神经网络二、算法实现三、实验结果与分析四、总结实现效果图样例最后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

HaiLang_IT·2023-11-05 08:30

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别个人博客地址文章目录Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别环境内容步骤准备MNIST数据集数据预处理定义网络模型定义训练超参数网络训练和预测代码下载环境

闪电丶教主·2023-11-05 08:58

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（a）

实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。本文出现的所有代码和数据集，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：Github代码地址

公子曼步·2023-11-05 03:32

动手学深度学习——多层感知机

每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出——多层感知机（multilayerperceptron，MLP）:输入：X∈，表示n个样本的小批量，每个样本具有d个

和星星作伴_·2023-11-04 08:07

【机器学习】多层感知机如何调超参数

参考国外高赞经验贴文章：multi-layerperceptron(MLP)architecture:criteriaforchoosingnumberofhiddenlayersandsizeofthehiddenlayer

五阿哥爱跳舞·2023-11-04 08:06

机器学习之多层感知机 MLP简洁实现《动手深度学习》实例

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言本篇文章主要介绍《动手深度学习》实例中的多层感知机MLP的简洁实现。一、代码实现多层感知机（MLP）的简洁实现如下所示。

Linux猿·2023-11-04 08:04

Linear FC FFN MLP层学习

一、Linear（线性层）即神经网络的线性层，用于将输入映射到下一层的特征空间。它接受一个输入并与该层的权重的转置相乘。线性层没有激活函数。公式：y=x*W^T+b，其中W是权重矩阵，b是偏置向量。pytorch的线性层代码示例如下：importtorchimporttorch.nnasnn#定义线性层linear_layer=nn.Linear(in_features=10,out_featur

thetffs·2023-11-04 02:37

Run, Don‘t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks（CVPR2023）

文章目录AbstractIntroduction过去工作存在的不足我们的工作主要贡献（待参考）RelatedworkCNNViT,MLP,andvariantsDesignofPConvandFasterNetPreliminaryPartialconvolutionasabasicoperatorPConvfollowedbyPWConvFasterNetasageneralbackboneEx

怎么全是重名·2023-11-04 02:35

机器学习 —— 支持向量机

3.2不等式约束的KKT条件3.3最大间隔问题的拉格朗日乘法四、SMO算法4.1小规模数据集4.2应用简化版SMO算法处理小规模数据集4.3、利用完整PlattSMO算法加速优化五、示例：基于SVM的手写数字识别

DreamWendy·2023-11-03 19:48

手写数字识别--神经网络实验

实验源码自取：神经网络实验报告源码.zip-蓝奏云上深度学习的课程，老师布置了一个经典的实验报告，我做了好久才搞懂，所以把实验报告放到CSDN保存，自己忘了方便查阅，也为其他人提供借鉴由于本人是小白，刚入门炼丹，有写地方搞不懂，实验报告有错误的在所难免，请及时指出错误的地方前馈神经网络的设计一、实验目标及要求1.掌握python编程2.掌握神经网络原理3.掌握numpy库的基本使用方法4.掌握py

IT小艺·2023-11-02 11:11

机器学习轻松入门——KNN算法的PYTHON语言实现

本篇文章主要由以下几个方面构成：KNN算法的原理及伪代码KNN算法的优缺点KNN算法实现手写数字识别系统1.KNN算法的原理及伪代码KNN算法，即在已知训练集数据所对应标签的情况下，去预测测试集数据所对应的标签

weixin_43692562·2023-10-31 20:13

自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现

非线性函数8）ReLU函数2.三层神经网络的实现1）结构2）代码实现3.输出层的设计1）概述2）softmax函数3）实现softmax函数时的注意事项4）softmax函数的特征5）输出层的神经元数量4.手写数字识别

千里之行起于足下·2023-10-31 17:12

深度学习代码怎么读-小白阶段性思路（以手写数字识别应用为例）

完善更新深度学习代码初尝试：小白的学习之路第一步：学习编程语言第二步：学习基础知识第三步：学习深度学习框架第四步：阅读示例代码第五步：调试和实验第六步：查阅文档和资源第七步：参与社区和讨论一个简单的深度学习代码案例（手写数字识别

是Yu欸·2023-10-31 16:56

paddle实现手写数字识别（1）

学习思路内容来源于百度毕然老师学习课程教案。图1是毕然老师总结的“纵横学习方法”。首先基于百度的paddle来建模解决一个问题的思路，纵向上分为六个步骤，横向上对每一个步骤进行细分学习。数据处理#设置数据读取器，API自动读取MNIST数据训练集train_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train')读取minst的train训练集数据，pa

Bonyin·2023-10-30 18:51

Pytorch实现手写数字识别

1、流程分析准备数据，需要准备DataLoader构建模型，可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存模型的评估2、准备数据集和测试集使用torch中自带的MNIST数据集，调用MNIST返回的结果中图形数据是一个Image对象，需要对其进行处理，为了进行数据的处理，接下来学习torchvision.transforms的方法2.1、torchvision.transforms的

Vinsmoke -Hou·2023-10-29 15:29

【补档】基于PyTorch的手写数字识别

“过去都是假的，回忆是一条没有归途的路，以往的一切春天都无法复原，即使最狂热最坚贞的爱情，归根结底也不过是一种瞬息即逝的现实，唯有孤独永恒。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主

追光者♂·2023-10-29 15:25

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现

Megatron(3)—模型并行实现文章目录[源码解析]模型并行分布式训练Megatron(3)---模型并行实现0x00摘要0x01并行Transformer层1.1初始化1.2前向传播0x02并行MLP2.1

罗西的思考·2023-10-29 08:45

深度学习模型笔记

加载和保存模型参数保存模型参数net=MLP()#此处省略训练过程，在训练之后，保存模型参数#保存字典格式的模型参数，模型参数名torch.save(net.state_dict(),'mlp.params

computer_vision_chen·2023-10-27 00:48

AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)

AIGC实战——深度学习0.前言1.深度学习基本概念1.1基本定义1.2非结构化数据2.深度神经网络2.1神经网络2.2学习高级特征3.TensorFlow和Keras4.多层感知器(MLP)4.1准备数据

盼小辉丶·2023-10-26 23:33

如何使用pytorch定义一个多层感知神经网络模型——拓展到所有模型知识

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatasets#定义MLP

王小王-123·2023-10-26 13:22

案例1——手写数字识别

一.MNIST数据集如图3-24，MNIST手写数字图像集是由0到9的数字图像构成。训练图像有6万张（用于学习），测试图像有1万张（用于推理）。MNIST的图像数据是28像素X28像素的灰度图像，各像素的取值在0到255之间。每个图像数据都相应标有“7”，“2”，“1”等标签1、读入MNIST数据集书中提供的mnist.py脚本（dataset目录下），提供了从下载MNIST数据集到将这些数据转换

HavingAFish·2023-10-26 05:54

deeplearning4j训练推理案例2023——手写数字识别

文章目录1.minist数据集2.依赖包3.手写数字训练与推理4.扩展阅读deeplearning4j自带学习案例项目deeplearning4j-examples1.minist数据集下载链接6W训练集，1W测试集2.依赖包主要是deeplearning4j、javacv的一些包，案例打出的jar包1.3G,pom来自githubdeeplearning子项目deeplearning4j-exa

jwolf2·2023-10-26 05:41

靠“数据堆砌”火拼Transformer，MLP架构可有胜算？

作者：琰琰前段时间，一场关于MLP与Transformer的较量在学术圈闹得沸沸扬扬。

深度学习技术前沿·2023-10-24 17:33

(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别

论文链接：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络，但是其包含深度学习的基本模块：卷积层、池化层以及全连接层，其结构如图1所示。图1：LeNet-5网络结构图1.网络各层参数解析：1.1INPUT层：首先是数据输入层，输入图像尺寸统一是归一化后的32x32。1.2C

老邱生·2023-10-24 02:00

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

一、网络模型结构LeNet是具有代表性的CNN，在1998年被提出，是进行手写数字识别的网络，是其他深度学习网络模型的基础。如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。

摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

96、ScatterNeRF: Seeing Through Fog with Physically-Based Inverse Neural Rendering

方法增加了一个用于模拟散射介质特性的MLP，并且不需要任何额外的采样或其他程序，使其在计算和内存消耗

C--G·2023-10-23 19:21

MNIST手写数字识别实战演练

一、准备工作1.安装tqdmTqdm是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在Python长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器tqdm(iterator)。可以在命令行使用pip命令安装，也可以在pycharm中安装，按图中步骤，点一下cuda库，然后在搜索框搜索tqdm直接点击install即可。安装好之后测试一下：importtimefromtqdmimporttqdm

Zkaisen·2023-10-23 16:43

CV全新范式！LSTM在CV领域杀出一条血路！Sequencer：超越Swin、ConvNeXt等网络

//arxiv.org/abs/2205.01972在最近的计算机视觉研究中，ViT的出现迅速改变了各种架构设计工作:ViT利用自然语言处理中的Self-Attention实现了最先进的图像分类性能，MLP-Mixer

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:46

从头开始使用 KNN 进行 KNN 和 MNIST 手写数字识别的初学者指南

一、说明MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是事实上的计算机视觉“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为分类算法基准测试的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。最终目标是从数万张手写图像的数据集中正确识别数字。图片来源：维基百科我们现在将尝试从头开始使用KNN（K最近邻）算法对数字进行分类。在此之前，我

无水先生·2023-10-22 11:52

Whisper 整体架构图

AttentionBlockTransformer模块，包含一个自注意力，一个交叉注意力（可选）和一个MLP模块。AudioEncoder+TextDecoder音频编码器和文本解码器。

绝不原创的飞龙·2023-10-22 03:39

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。

Hello NiKo·2023-10-21 20:38

【手写数字识别】CNN卷积神经网络入门案例

安装Anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/安装完成后，在CMD窗口输入conda--help查看是否安装成功使用conda创建环境condacreate--nametfpython3.7condaactivatetf在tf环境中安装TensorFlowpipinstalltensorflow在pycha

Drone_xjw·2023-10-21 20:05

夏雪之晶莹·2023-10-21 18:23

基于Pytorch的CNN手写数字识别

作为深度学习小白，我想把自己学习的过程记录下来，作为实践部分，我会写一个通用框架，并会不断完善这个框架，作为自己的入门学习。因此略过环境搭建和基础知识的步骤，直接从代码实战开始。一.下载数据集并加载在这里使用MINST开源数字识别数据集。首先导入必要的库，设置训练的设备（gpu或cpu），设置训练的轮次（epoch），然后设置数据集train_data、test_data，并使用torchvisi

nice-wyh·2023-10-21 17:29

第一个机器学习算法：K-近邻算法实现手写数字识别系统

一、前提知识点：1、参考Linux命令大全：http://man.linuxde.net/wget命令wget：用来从指定的URL下载文件；wget非常稳定，它在带宽很窄的情况下和不稳定网络中有很强的适应性，如果是由于网络的原因下载失败，wget会不断的尝试，直到整个文件下载完毕。如果是服务器打断下载过程，它会再次联到服务器上从停止的地方继续下载。这对从那些限定了链接时间的服务器上下载大文件非常有

0914_h·2023-10-21 16:55

pytorch 入门（三）案例一：mnist手写数字识别

本文为小白入门Pytorch内部限免文章本文为小白入门Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】mnist手写数字识别原作者：K同学啊目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3

大地之灯·2023-10-21 12:08

CNN——卷积神经网络

文章目录多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处：不同之处：总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding

怎么全是重名·2023-10-20 20:22

也来盘点一些最近的非Transformer工作

PaperWeekly·2023-10-20 19:57

时间序列预测 | LightTS轻量采样的MLP结构网络用于多变量时间序列预测

首先，假设输入的时序维度为[B,T,N]，作者便做了2种采样：连续采样：侧重于捕获短期局部模式。间隔采样：侧重于捕获长期依赖性。如下图所示，很好理解，新的数据维度为[B,C,T/C,N]，N代表时序的数量。注意：论文上IEBlockC是直接出预测结果，但代码上，如上图红色标注补充，会有个从输入端过来的预测highway结果，然后和IEBlockCx相加后，作为最终预测输出。之后经过一个Inform

码农腾飞·2023-10-20 16:43

哈工大人工智能暑期课实践项目——手写体识别四则运算

一、项目介绍手写数字识别增强版。

hit_zx·2023-10-20 05:48

机器人学习

三唐MLP（MachineLearningProcessor）是一种对半结构化和结构化数据进行机器学习和实时分析的大数据处理平台及分析产品MLP能提供强大的智能化数据采集搜索引擎、数据模型和可视化报告通过对机器产生的数据集中进行多维分析关联分析

三唐信息·2023-10-20 00:49

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