MNIST手写数字识别

pytorch 定义torch类型数据_[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型(不必每次都跑mnist
焦糖不苦·2024-01-17 14:01

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。
木头里有虫911·2024-01-17 01:19

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

（自我剖析一下我博客“问答”中的第三个问题）准确率一直居低不上是什么原因引起的？

后来我在问答区中博主“皮皮宽”的回答中受到了一些启发，大佬说“MNIST数据集是个10分类的问题，完全随机判断也有10%的概率蒙对。。说明这个模型完全没起到作用”。因此我怀疑是模
wo~he!·2024-01-16 10:58

《如何制作类mnist的金融数据集》——0.背景

0．背景最近在金融人工智能领域进行了研究。由于金融领域数据集的欠缺，因此需要根据其领域中的各种数据的特征进行相应数据集的制作。下图所示是一篇关于金融与预测的论文，题目为：《预测自动交易的财务信号:一个可解释的方法》。在这篇论文中我主要对其中使用的数据集比较感兴趣。在上图所示的论文中，他们对市场5-h价格进行了聚类，以根据市场的下一个5-h时间框架找到每个时间t的代表性。然后，训练一个深度网络模型来
wo~he!·2024-01-16 10:55

《如何制作类mnist的金融数据集》——1.数据集制作思路

1．数据集制作思路（生成用于拟合金融趋势图像的分段线性函数）那么如何去制作这样的一个类minist的金融趋势曲线数据集呢？还是如上图所示，为了使类别平均分布，因此可以选取三种“buy”的曲线、三种“sell”的曲线以及三种“no”的曲线来作为新数据集的基本数据类别。那么buy类别的曲线可以选取上图中的第14、12、19个图像，并将其主标签类别设为0、1、2；那么sell类别的曲线可以选取上图中的第
wo~he!·2024-01-16 10:55

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练，同时判断预测效果保存模型部署算法，使用新的数据进行预测推理使用Keras快速构
絮沫·2024-01-16 08:49

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

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记

二、数据集本章将使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这边我是先把数据下载到本地来进行加载使用了。
Cool_Pomelo·2024-01-14 03:38

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

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

AutoDecoder自动解码器（AD）是论文"DeepSDF:LearningContinuousSignedDistanceFunctionsforShapeRepresentation"中使用的一种方法，与传统编码-解码结构不同，AD无编码器，仅有一个解码器。解码器实现特征向量（隐向量）与图片之间的转换。在训练过程中同时优化特征向量与神经网络参数。如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经
jedi-knight·2024-01-13 03:03

Pytorch基础：数据读取与预处理——调用PyTorch官方数据集

数据读取与预处理——调用PyTorch官方数据集1.从网络端下载FashionMNIST数据集到本地2.数据集可视化1.从网络端下载FashionMNIST数据集到本地(base)PSC:\Users\
MechMaster·2024-01-12 19:42

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

使用MistNet在COCO128数据集上协作训练Yolo-v5

本案例介绍如何在MNIST手写数字分类场景中，使用名为MistNet的聚合算法训练联邦学习作业。数据分散在不同的地方（如边缘节点、摄像头等），由于数据隐私和带宽的原因，无法在服务器上聚合。
星星失眠️·2024-01-12 10:03

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下
Fjourney·2024-01-12 09:52

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

我们使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络模型，该模型可识别T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或短靴等图像。在开始构建模型之前，我们将介绍
冰雪storm·2024-01-12 06:28

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry·2024-01-12 00:03

保姆级教程，基于pytorch从零实现生成扩散模型DDPM，附可运行源码](这里写自定义目录标题)

保姆级教程，基于pytorch从零实现生成扩散模型DDPM，附可运行源码本文从DDPM的原理出发，基于pytorch框架逐步实现DDPM模型并利用FashionMNIST数据进行训练得到结果。
今天对璨璨谢说我爱你了吗·2024-01-11 21:26

从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读

在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。
工业甲酰苯胺·2024-01-11 19:58

LeNet-5(fashion-mnist)

文章目录前言LeNet模型训练前言LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。该模型被提出用于识别图像中的手写数字。LeNetLeNet-5由以下两个部分组成卷积编码器（2）全连接层（3）卷积块由一个卷积层、一个sigmoid激活函数和一个平均汇聚层组成。第一个卷积层有6个输出通道，第二个卷积层有16个输出通道。采用2×2的汇聚操作，且步幅为2.3个全连接层分别有120，84，10个输出。此处对原始模
Kevin_D98·2024-01-11 08:42

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

深度学习图像分类：植物幼苗图像分类入门(Plant Seedlings Classification)

Keras简介及使用部分图片如下：20180709200946233.png20180709202306317.png思路：由于是图像分类问题，tensorflow官网提供了深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST
收一伞烟雨_c667·2024-01-08 22:33

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

[PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][CNN]

卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家YannLeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人.CNN除了在图像分类,还有一些其它有趣的创意方案
明朝百晓生·2024-01-08 10:54

【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！

本文介绍一些机器学习的入门知识，从安装环境到跑通机器学习入门程序MNISTdemo。
weixin_30915275·2024-01-08 09:19

快速入门深度学习——跑通TensorFlow的MNIST图集

学编程都喜欢运行HelloWorld，而深度学习的HelloWorld便是跑通MNIST。MNIST是一个手写数字的图集库，图集非常精小，非常适合作为深度学习练手的图集。
DvLee1024·2024-01-08 09:46

《nlp入门+实战：第七章：pytorch中数据集加载和自带数据集的使用》

文章目录1.模型中使用数据加载器的目的2.数据集类2.1Dataset基类介绍2.2数据加载案例3.迭代数据集4pytorch自带的数据集4.1torchversion.datasets4.2MNIST
ZNineSun·2024-01-07 17:45

用pytorch加载自己的数据集（使用Dataloader替代Torchvision.datasets.MNIST）（附项目源码）

参考：https://blog.csdn.net/winycg/article/details/90318371省流：当使用dataloader函数切割数据集与标签时，可以以列表[元组(tensor数据,int标签)]的格式输入。例：将文件夹中的1000张图片输入代码，每张图片尺寸1*28*28，标签以int格式输入。分割批次大小：128#数据:torch.Size([1,28,28])|图像#标
GUET-20082304083·2024-01-07 17:13

【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

Mnist手写体数字数据集介绍与在Pytorch中使用

1.介绍MNIST（ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology）数据集是一个广泛用于机器学习和计算机视觉研究的常用数据集之一。
搁浅丶.·2024-01-06 15:48

【深度学习程序实例】

以下是一个使用Python编写的深度学习程序实例，用于训练一个简单的神经网络来分类手写数字：importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnist
东北霸主劳德利·2024-01-06 12:42

英语语法-23【句子】副词短语 、名词短语、介词短语

Onlyonceinawhiledidthealumnistudentsvisittheiroldschool.(副词短语修饰动词)2、名词短语（Nounphrase）Themanwhoopen
ltc0907·2024-01-06 00:26

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

MNIST数据集在Ubuntu的使用

第一步，安装VMTOOLs，先下载到虚拟机，再安装命令行sudopipinstall+文件拖过来，就会自己安装了，哈哈哈超帅气第二步，下载MNIST到虚拟机，好像tensorflow中文社区的MNIST
Chris_怪力少女·2024-01-05 15:30

Keras内置数据集

目录1、MNIST数字分类数据集2、CIFAR10小图像分类数据集3、CIFAR100小图像分类数据集4、IMDB电影评论情感分类数据集参数说明imdb_word_index.json示例5、路透社新闻专线分类数据集
缘起性空、·2024-01-05 01:28

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

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

卷积神经网络|制作自己的Dataset

PyTorch提供了许多预加载的数据集（如FashionMNIST），这些数据集子类并实现特定于特定数据的函数。它们可用于对模型进行原型设计和基准测试，加载这些数据集是十分简单的。
霜溪·2024-01-04 09:14

经典 CNN 神经网络 LeNet-5 的 C++ 实现（MNIST数据集）

MNIST数据集请自行在官网下载。此外，如果使用本文的代码，请将该数据集放置于源代码同级目录下。笔记：从单纯的BP算法，到DNN再到CNN，是一个奇妙的旅程。
Charles Chou·2024-01-04 09:10

52从 0 到 1 实现卷积神经网络--反向传播和多层神经网络实现

importnumpyasnpimportstruct#读取MNIST数据集数据集defread_mnist(filename):withopen(filename,'rb')asf:zero,data_type
Jachin111·2024-01-04 05:52

用最小二乘法解决MNIST手写数字分类问题，并结合随机特征法改进

选自线性代数经典教材IntroductiontoAppliedLinearAlgebraVectors,Matrices,andLeastSquares而且，这本书免费下载！讲解最小二乘法非常透彻，比如包括它的回归和分类(包括多分类)以及非最小二乘和它们有约束问题的应用。手写字体分类题目在本书的第490页本书的下载链接：https://www.getfreeebooks.com/introduct
蛋总的快乐生活·2024-01-04 01:00
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