MNIST手写数字识别第7页

基于tensorflow2.0的深度学习三

不幸的是，虽然这对小图像(例如MNIST)可以正常工作，但是由于需要海量参数，

点西西·2023-11-18 20:14

深度学习------tensorflow2.0，keras实现卷积神经网络（LeNet-5、AlexNet-8、VGGNet-16）

1.LeNet-5卷积神经网络实现mnist数据集方法一：fromtensorflow.kerasimportlayers,models,metrics,optimizers,activations,losses

小飞龙程序员·2023-11-18 20:32

Tensorflow2.0：CNN、ResNet实现MNIST分类识别

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#导入数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data

在撒哈拉卖雨伞·2023-11-18 19:18

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化5.调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST

桑数模园·2023-11-16 21:57

AIGC实战——自编码器(Autoencoder)

AIGC实战——自编码器0.前言1.自编码器原理2.数据集与模型分析2.1Fashion-MNIST数据集2.2自编码器架构3.去噪自编码器3.1编码器3.2解码器3.3连接编码器和解码器3.4训练自编码器

盼小辉丶·2023-11-16 11:51

自己动手实现一个深度学习算法——六、与学习相关的技巧

文章目录1.参数的更新1）SGD2）Momentum3）AdaGrad4）Adam5）最优化方法的比较6）基于MNIST数据集的更新方法的比较2.权重的初始值1）权重初始值不能为02）隐藏层的激活值的分布

千里之行起于足下·2023-11-16 06:14

【百度飞桨PaddlePaddle】手写图像识别（快速上手）

、C4、C5）4.全连接层（FC6、FC7）5.输出层（outputlayer）二、【百度平台配置步骤】三、【数据集运行结果】四、【实际数据运行结果】五、【更多细节】六、【总结与体会】参考链接简介通过手写数字识别任务

Akaxi-1·2023-11-16 00:39

Keras人工智能神经网络 Classifier 分类神经网络搭建

前期我们分享tensorflow以及pytorch时，分享过tensorflow以及pytorch的分类神经网络的搭建步骤，在哪里我们使用的训练集是mnist，同样Keras分类神经网络的搭建，我们同样使用

人工智能研究所·2023-11-15 00:18

lenet5手写数字识别

LeNet-5（也称为LeNet）是一种经典的卷积神经网络（CNN），最初由YannLeCun等人于1998年提出，用于手写数字识别。

南抖北快东卫·2023-11-14 08:37

Pytorch使用多层感知机完成MNIST手写数字识别（更新：LeNet实现Fashion-MNIST手写数字识别）

综述数据集：MNIST手写数字数据集网络架构：定义了一个三层的一个感知机，其中输入层有28*28个结点，输出层有9个结点，隐藏层为512个神经元（模型中隐藏层的个数不用太多就可以）损失函数：使用的是交叉熵损失函数优化器

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:13

【深度学习项目】用于图像压缩和去噪的深度 CNN 自动编码器（详细报告+代码详解）

【深度学习项目】用于图像压缩和去噪的深度CNN自动编码器（代码详解）一、简介二、用于图像压缩的CNN自动编码器1.导入库2.加载MNIST数据3.预处理图像数据4.探索性数据分析5.模型创建6.训练模型

程序_丸·2023-11-14 02:05

关于tensor的shape理解

关于tensor的shape和dimension刚把mnist又过了一遍，突然感觉对tensor的shape有了新的理解，虽然很基础，还是想分享一下关于tensor的维度，也就是阶啦，从认知上理解，一维就是线

SixSheep_·2023-11-14 02:32

PCA特征降维实验报告

3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA算法3.3绘制二维特征图像3.4使用KNN对二维特征分类效果评估4.结果分析1.任务定义使用PCA或kernelPCA对mnist

回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

MNIST手写数字识别实验（SVM）

实验接上回KNN的实验这是SVM的方法选择使用sklearn中已经实现的SVM的方法sklearn中SVM的相关参考资料：中文文档SVM的API详细了解怎么使用各个接口，参数怎么调整的话要去看官方的文档。中文文档介绍了一些使用经验。和上次的方法类似，我们先进行采样，进行数据量比较小的测试，方便看到效果。可以观察到每个参数都有默认的值，所以不调整参数，直接使用默认值测试。训练数据集每个数字采样100

BanFcc·2023-11-13 09:43

Kmeans聚类（手写数字识别）

Kmeans算法原理：在给定K个初始聚类中心点的情况下，（1）把数据中的每个样本分到离其最近的聚类中心所代表的类中。（2）分类完后计算从新每个类的中心点（取平均值），然后进行迭代从新第（1）步和第（2）步。直到类中心点的变化很小，或者达到指定迭代次数。具体实现步骤（matlab）可参考：(145条消息)Kmeans聚类算法详解_思绪无限的博客-CSDN博客_kmeans聚类算法Python中在sk

WZLYJY·2023-11-12 19:02

【matlab】KMeans KMeans++实现手写数字聚类

目录matlab代码kmeansmatlab代码kmeans++MNISTDATABASE下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似特征组成的多个类的过程称为聚类

Ye-Maolin·2023-11-12 19:29

深度学习之基于Pytorch框架的MNIST手写数字识别

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 MNIST是一个手写数字识别的数据集，是深度学习中最常用的数据集之一。

雅致教育·2023-11-12 18:34

pyorch Hub 系列#4：PGAN — GAN 模型

然而，在它们出现后的很长一段时间内，GAN的生成能力仅限于为相对低分辨率的数据集生成样本（例如MNIST（28×28图像），CIFAR10（32×32图像）等）。这可以归因于这样一个事实：生成对抗网络

无水先生·2023-11-12 12:18

使用MNIST数据集训练第一个pytorch CNN手写数字识别神经网络

、CNN卷积神经网络2、torchvision.datasets3、MINIST数据集4、神经网络的训练5、pytorch训练模型的保存CNNPyTorch提供了许多预加载的数据集（例如FashionMNIST

懒懒小道长·2023-11-12 00:21

【读点论文】结构化剪枝

早在1998年，LeCun等人使用少数几个基本结构组成5层的LeNet-5网络，并在MNIST数据集上得到了98.9%的分类精度，但此时的深度神经网络还相对简单，并且只能用于简单的任务上；在2012年的

羞儿·2023-11-11 20:46

飞桨图像分类

文章目录一、图像分类数学知识前置1.矩阵加法运算1、理论2、代码实现2.矩阵和数乘法运算1、理论2、代码实现3.矩阵乘法运算1、理论2、代码实现4.算子5.卷积6.求导法则7.反向传播8.MNIST9.

扬志九洲·2023-11-11 13:11

Digit Recognition With Dynamic Shapes In TensorRT

CreatingthepreprocessingnetworkParsingtheONNXMNISTmodelBuildingenginesRunninginferenceTensorRTAPIlayersandops

卡图卢斯·2023-11-10 22:56

Algorithm Selection API usage example based off sampleMNIST in TensorRT

AlgorithmSelectionAPIusageexamplebasedoffsampleMNISTinTensorRTTableOfContentsDescriptionHowdoesthissamplework

卡图卢斯·2023-11-10 22:19

如何在先楫HPM6750上运行轻量级AI推理框架TinyMaix

甚至在ArduinoATmega328(32KBFlash,2KBRAM)上都能基于TinyMaix进行手写数字识别。二、TinyMaix移植本节介绍如何将TinyMa

上海慧鲲电子有限公司·2023-11-10 18:34

【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（自定义数据集篇）！

我用PyTorch复现了LeNet-5神经网络（MNIST手写数据集篇）！我用PyTorch复现了LeNet-5神经网络（CIFAR10数据集篇）！

风度78·2023-11-10 16:55

深度学习入门：报错ModuleNotFoundError: No module named ‘dataset.mnist‘

深度学习入门：报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'dataset.mnist'在学习《深度学习入门：基于pythom的理论与实验》时，3.6.1MNIST数据集这一节有这么一段代码

SunFemat·2023-11-10 15:39

STM32单片机使用KNN算法实现鸢尾花分类

通过检索发现，在单片机端实现KNN算法的例子较少，仅有几个用单片机实现手写数字识别的。本例程硬件使用的是STM32F103C8T6最小系统板，IAR/MDK开发环境，STM32CubeMX进

wanglong3713·2023-11-10 08:03

深度学习_10_softmax_实战

importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Narnat·2023-11-09 17:15

【深度学习】基于MindSpore和pytorch的Softmax回归及前馈神经网络

1.2实验内容及要求请基于mindspore和pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析，并以分类的准确度和混淆矩阵为衡量指标，分析二个模

WiIsonEdwards·2023-11-09 17:31

深度学习_11_softmax_图片识别代码&原理解析

importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Narnat·2023-11-09 17:26

TensorFlow学习笔记--MLP多层感知机识别手写数字1-9

#简单粗暴tensorflow2.0合集视频p7-p9多层感知机（MLP）利用多层感知机MLP实现手写数字0-9的mnist数据集的识别importtensorflowastfimportnumpyasnp

北航_Curry·2023-11-09 16:00

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法

分类问题在现实中应用非常广泛，例如区分图片上的猫和狗、手写数字识别、垃圾邮件分类、人脸识别等。分类问题有二分类（是或否）和多分类（多个类别中差别哪一类），而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问

xiao | yang·2023-11-09 16:45

CNN算法实现图像分类

1、引言本文涵盖两个主题：了解CNN模型的基本概念；使用Fashion-MNIST数据集实时实现CNN模型；该数据集包含70,000张28x28像素的灰度图片，共涵盖10个类别的时尚物品，包括衬衫、运动鞋

小Z的科研日常·2023-11-09 13:24

人工智能概论报告-基于PyTorch的深度学习手写数字识别模型研究与实践

如果有给自己作业起到参考帮助，请给我点个赞哦，嘿嘿嘿嘿基于PyTorch的深度学习手写数字识别模型研究与实践摘要

zhihong2002·2023-11-08 21:23

【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

2、TensorFlow训练MNIST

转载自：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html1、数据准备：http://yann.lecun.com/exdb/mnist

aiyiguan4623·2023-11-07 03:35

cp16_Model Sequential_Output_Hidden_Recurrent NNs_LSTM_aclImdb_IMDb_Embed_token_py_function_GRU_Gate

Inthepreviouschaptercp15_ClassifyingImageswithDeepConvolutionalNN_Loss_CrossEntropy_ax.text_mnist_CelebA_Colab_ckhttps

LIQING LIN·2023-11-06 22:38

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

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

从0开始使用腾讯云GPU服务器

orMacOS不方便安装外接显卡在此演示一种基于腾讯云（阿里云/Google云相同）的GPU主机训练的配置指南首先是一份本地能跑通的Python3+tensorflow训练代码：简单的Tensorflow识别MNIST

NicolasLearner·2023-11-05 22:37

【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

/data\\mnist\\train-images-idx3-ubyte‘

昨天在复现github上的一个代码的时候，遇到过这个这个问题。核心代码是使用手写数据集，使用KNN算法做分类问题。首先将手写数据集的图片格式转化成数字形式并存储到csv文件中。出问题之前代码中路径是这样的：(忽略这里的convert，它是上面定义好的一个函数)此时会报错PermissionError：[Errno13]Permissiondenied。将代码更改为：这样问题就解决了。其实这是一个很

想翻面的咸鱼·2023-11-05 03:17

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

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（2）实战篇

原创文，转载请注明出处文章目录人工神经网络识别手写数字使用卷积神经网络识别手写数字ONNX模型导出与推理人工神经网络识别手写数字Mnist数据集介绍：MNIST数据集是一

嵌小超·2023-11-04 16:41

softmax回归的简洁实现

本节如在:numref:sec_softmax_scratch中一样，继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。

Sonhhxg_柒·2023-11-04 14:28

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用

Elvis_hui·2023-11-04 14:57

【Pytorch(四)】学习如何使用 PyTorch 读取并处理数据集

文章目录学习如何使用PyTorch读取并处理数据集1.准备数据集2.读取并处理数据集MNIST学习如何使用PyTorch读取并处理数据集在处理任何机器学习问题之前都需要读取数据，并对数据进行预处理。

zqwlearning·2023-11-04 11:11

MNIST数据集下载 —— 数据集提供百度网盘下载地址

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。

码猿小菜鸡·2023-11-04 01:57

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