MLP手写数字识别第9页

基于LeNet-5的MNIST手写数字识别

基于LeNet-5的MNIST手写数字识别项目实验环境系统显卡处理器Cuda版本Tensorflow版本Windows10ProNvidiaRTX2070SuperIntelcorei59600KF10.1Tensorflow-GPU2.31990

RoWe98·2023-09-11 11:02

MNIST手写数字辨识-cnn网路 (机器学习中的hello world，加油)

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)-知乎(zhihu.com)参考来源（这篇文章非常适合入门来看，每个细节都讲解得很到位）一、模块函数用法-查漏补缺：1.关于torch.nn.functional.max_pool2d

诚威_lol_中大努力中·2023-09-09 05:00

Halcon参考手册, 第二十四章 Segmentation，分割 (持续更新中)

add_samples_image_class_mlp将图像中的训练样本添加到多层感知器的

萧泊·2023-09-08 07:45

一个简单的pytorch神经网络训练手写数字识别数据集

只有七十行代码，可以很方便学习者理解神经网络的整个训练过程。代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorfro

gy-7·2023-09-08 01:31

前向网络，两层MLP，可以作为未归一化的Key-Value记忆结构

前向网络，两层MLP，可以作为未归一化的Key-Value记忆结构Feed-ForwardLayersasUnmarlizedKey-ValueMemories.前向传播结构传统的两层神经网络可以被写为

Deno_V·2023-09-07 21:57

Pytorch从零开始实战01

Pytorch从零开始实战——MNIST手写数字识别本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——MNIST手写数字识别环境准备数据集模型选择模型训练可视化展示环境准备本系列基于

Liquor999·2023-09-07 03:13

深度学习之多层感知器（MLP）

文章目录一.小例二.多层感知器（Multi-LayerPerceptron）一.小例前面学习了一些关于机器学习的知识，本篇来说一说有关深度学习方面的东西——多层感知器，下面来看一些例子。前面也说过类似问题，这里我们可以通过建立一个逻辑回归模型来实现任务，它的边界曲线大概是这样的（下图）可以看到，边界曲线不是规则的圆或椭圆，看起来还是比较复杂的，这并不是简单的二次型能够解决的问题了，需要用到多次项来

Lfone001·2023-09-06 18:00

多层感知器MLP原理

异或问题（XOR）无法使用单层感知器来做处理，因此可以使用多层感知器image具体原理分析:分步处理：1.先将x1x210011100转化为X1X201011100这里使用X1=x1+x2-1.5X2=x1+x2-0.52.再将转化为X1X201011100转化为11110110对X1项取非即可3.最后求X1&X2，即可得到结果1100

春来草木萌·2023-09-04 19:25

NumPy广播(Broadcast)&&NumPy数组比较

今天看一个通过逻辑回归解决手写数字识别任务的案例，有个之前没有注意到的点，记录一下。importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv('..

三斤耳朵·2023-09-03 05:03

【论文阅读】Pay Attention to MLPs

GoogleResearch,BrainTeam泛读：只关注其中cv的论述提出了一个简单的网络架构，gMLP，基于门控的MLPs，并表明它可以像Transformers一样在关键语言和视觉应用中发挥作用提出了一个基于MLP

挥剑决浮云 -·2023-09-03 00:16

tensorflow全连接层手写数字识别

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadeffull_connection():"""用全连接来对数字进行识别:return:"""#1.准备数据mnist=input_data.read_data_sets("./temp",one_hot=True)x=tf.placeholder(

菜田的守望者w·2023-09-02 23:29

神经网络与卷积神经网络

全连接神经网络概念及应用场景全连接神经网络是一种深度学习模型，也被称为多层感知机（MLP）。它由多个神经元组成的层级结构，每个神经元都与前一层的所有神经元相连，它们之间的连接权重是可训练的。

牛哥带你学代码·2023-09-01 18:06

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent

我是任玉琢·2023-08-31 12:17

[PyTorch][chapter 53][Auto Encoder 实战]

前言：结合手写数字识别的例子，实现以下AutoEncoderae.py:实现autoEncoder网络main.py:加载手写数字数据集，以及训练，验证，测试网络。

明朝百晓生·2023-08-31 09:14

keras深度学习框架构建LeNet5神经网络模型实现手写数字识别

之前两篇文章分别通过keras深度学习框架构建简单神经网络和卷积神经网络实现过手写数字识别实验。这篇文章分享我根据LeNet5模型构建的卷积神经网络来实现手写数字识别。

luffy5459·2023-08-31 08:33

keras深度学习框架通过卷积神经网络cnn实现手写数字识别

昨天通过keras构建简单神经网络实现手写数字识别，结果在最后进行我们自己的手写数字识别的时候，准确率堪忧，只有60%。今天通过卷积神经网络来实现手写数字识别。

luffy5459·2023-08-31 08:32

keras深度学习框架通过简单神经网络实现手写数字识别

今天介绍的手写数字识别实验，主要是熟悉keras搭建神经网络的流程，以及大体的思路。现如今，手写数字识别实验的代码各种各样，对于初学者而言，我们需要的

luffy5459·2023-08-31 08:30

机器学习——手写数字识别

0、：前言这篇文章能够帮助你从数据到模型的整个过程实现不过至于安装第三方库等基础问题，本文不涉及，因为确实不难，搜一搜一大把本此实验运行环境为jupyter，当然通过pycharm也是可行的1、数据：手写数字共5000组数组其中一共有0-9，10组数据，每一组中有500张对应的手写数字的图片数据资料：链接：https://pan.baidu.com/s/1gTi-0xjDjbVUK_p_AzkZr

疋瓞·2023-08-31 05:57

多层感知机（MLP）代码示例

首先，我们导入所需的库：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatasetsimportmatplotlib.pyplotasplt然后，我们加载MNIST数据集：train_dataset=datasets.MNIST(root='./da

理不理解·2023-08-30 03:55

RK3588部署自写手写数字识别模型

大致流程-------------------------------------------------------------------------------------------------------首先搭建好rknn_toolkit环境-->转化为rknn模型--------------------------------------------------------------

warren@伟_·2023-08-29 13:45

计算机视觉-LeNet

目录LeNetLeNet在手写数字识别上的应用LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用LeNetLeNet是最早的卷积神经网络之一。

ZhangJiQun&MXP·2023-08-29 08:09

手写数字识别之网络结构

目录手写数字识别之网络结构数据处理经典的全连接神经网络卷积神经网络手写数字识别之网络结构无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 18:51

【深度学习】详解 Node2Vec原理（含代码实现讲解） | NLP中训练词向量的基本原理和常见方法 | 跳字模型（Skip-gram）| MLP的核心机制

首先你要快乐，其次都是其次。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[5]CSDN-人工智能领域优质创作者

追光者♂·2023-08-28 17:12

1.3.2 手写数字识别之网络结构

文章目录概述数据处理一、经典的全连接神经网络二、卷积神经网络概述前几节我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。

一条大蟒蛇6666·2023-08-28 10:32

svm手写数字识别python_SVM之Mnist手写数字识别

哈！，看到这个名字就知道这篇文章不会讲太多原理的了网上有各种关于大侠拍桌救其爱人的故事解释了SVM原理，这里我就不过多阐述了还是给个链接：两个链接相辅相成一个解释直观原理(几何图形层面)，一个解释抽象原理(数学公式层面)。数学皆是如此，比如学初学线性代数时，大家都会感叹这都tm是些啥玩意儿？学这东西有啥用呀？为什么会有矩阵这种恶心的东西呀？当大家慢慢深入了解其几何原理后(直观理解的一种)，然后大家

weixin_39620037·2023-08-28 10:31

手写数字识别c语言作业,10 行代码，实现手写数字识别

识别手写的阿拉伯数字，对于人类来说十分简单，但是对于程序来说还是有些复杂的。不过随着机器学习技术的普及，使用10几行代码，实现一个能够识别手写数字的程序，并不是一件难事。这是因为有太多的机器学习模型可以拿来直接用，比如tensorflow、caffe，在python下都有现成的安装包，写一个识别数字的程序，10几行代码足够了。然而我想做的，是不借助任何第三方的库，从零开始，完全自己实现一个这样的程

芬格尔mkq0~~·2023-08-28 10:00

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)概述分类任务的损失函数

aiAIman·2023-08-28 10:59

【手写数字识别】之优化算法

1.前提条件在优化算法之前，需要进行数据处理、设计神经网络结构2.设置学习率学习率代表参数更新幅度的大小，即步长。当学习率最优时，模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad和AdamSGD：随机梯度下降算法，每次训练少量数据，抽样偏差导致的参数收

m0_60093126·2023-08-28 10:59

手写数字识别之损失函数

目录交叉熵手写数字识别之损失函数分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵的简单理解：真实分布与非真实分布的交叉，完全对应，熵为0交叉熵的代码实现交叉熵给定一个策略,交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 10:58

segment anything in high quality

总的来说，在原始的sam上增加了hq-features和hqoutputtoken以及mlp，来做hqmask预测，最终是hqfeature和hqoutputtoken预测出来的mlp权重相乘得到mask

Kun Li·2023-08-27 16:23

手写数字识别系统之数字提取

引言所谓数字分割就是指将经过二值化后的图像中的单个数字区域进行提取的过程。数字分割在数字识别中是一个必不可少的关键步骤，只有能够将数字进行准确的提取，才能将其一一识别。数字分割的方法数字分割的方法相当多，主要有以下几种：基于直方图的分割此类方法就是对每行和每列黑色像素数进行统计，生成行直方图和列直方图，并采用某种阈值选取法分别对图像进行行列分割。这种方法简单快速，对于按矩阵分布的规则数字的分割效果

waruqi·2023-08-27 07:12

神经网络架构：最新进展和未来挑战

文章目录1.神经网络架构的演化历程1.1感知机（Perceptron）1.2多层感知机（Multi-layerPerceptron，MLP）1.3卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

IT·陈寒·2023-08-25 22:33

halcon第十五Halcon神经网络（MLP）金属零件分类

一、检测目的对不同的金属零件进行MLP分类二、代码示例dev_update_off()dev_close_window()dev_open_window(0,0,640,480,'black',WindowHandle

青莲居士_村长·2023-08-25 18:03

跑手写数字识别代码时，出现 NameError：name ‘transform‘ is not defined错误

跑手写数字识别代码时，出现NameError：name‘transform’isnotdefined错误这个错误并不是因为代码开头没导入相关包，而是在data_train=datasets.MNIST(

yuukai·2023-08-25 10:23

【深度学习 | 感知器 & MLP（BP神经网络）】掌握感知的艺术: 感知器和MLP-BP如何革新神经网络

希望大佬带带）该文章收录专栏[✨—《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》—✨]感知器(Perceptron)&MLP-BP神经网络阅读参考文

计算机魔术师·2023-08-25 00:30

数据集收集列表（opencv,机器学习，深度学习）持续更新

opencv车牌识别数据集opencv手写数字识别数据集机器学习PimaIndians数据集，下载地址

玩转AI·2023-08-24 19:55

十八、深度学习模型30年演化史

1.1DNN深度神经网络（DeepNeuralNetworks，以下简称DNN）是深度学习的基础，DNN有时也叫做多层感知机（Multi-Layerperceptron,MLP）DNN内部的神经网络层可以分为三类

vandh·2023-08-24 08:48

【Python机器学习】实验16 卷积、下采样、经典卷积网络

文章目录卷积、下采样、经典卷积网络1.对图像进行卷积处理2.池化3.VGGNET4.采用预训练的Resnet实现猫狗识别TensorFlow2.2基本应用5.使用深度学习进行手写数字识别卷积、下采样、经典卷积网络

Want595·2023-08-23 17:31

走进大模型

上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型

·2023-08-22 18:04

深度学习基本理论上篇：（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

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

第P1周：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：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2.13.0一、前期工作：1、导入数据集导入库importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiontorch：PyTorch库，用于张量操作和深度

风筝超冷·2023-08-19 20:09

DIN-DIEN-DSIN笔记

//方法：在embedding与MLP之间加入注意力机制。===》不同场景，特征权重分配不一样；筛选出有用特征，划分好哪些是重要特征。

林桉·2023-08-19 18:44

YOLOv5、YOLOv8改进：S2注意力机制

目录1.简介2.YOLOv5改进2.1增加以下S2-MLPv2.yaml文件2.2common.py配置2.3yolo.py配置1.简介S2-MLPv2注意力机制最近，出现了基于MLP的视觉主干。

陈子迩·2023-08-19 03:17

[oneAPI] 手写数字识别-GAN

[oneAPI]手写数字识别-GAN手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果oneAPI比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel

星码·2023-08-18 09:56

[oneAPI] 手写数字识别-VAE

[oneAPI]手写数字识别-VAEoneAPIVAE模型实现手写数字识别任务定义使用包定义参数加载数据VAE模型与介绍训练过程结果比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel