MNIST数字识别

Tensorflow实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow
河南骏·2023-10-12 02:42

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法

TensorFlow入门之手写识别(MNIST)softmax算法MNISTflyu6softmax回归softmax回归算法TensorFlow实现softmaxsoftmax回归算法我们知道MNIST
weixin_30369087·2023-10-12 00:50

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二

TensorFlow入门之手写识别(MNIST)softmax算法二MNISTFlysoftmax回归softmax回归算法TensorFlow实现softmaxsoftmax回归算法我们知道MNIST
weixin_30902251·2023-10-12 00:50

【手写数字识别】GPU训练版本

SVMAdaboostBagging完整代码Iimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportmatplotlib.pyplotasplt#超参数batch_size=64num
小手の冰凉·2023-10-11 17:46

Tensorflow入门(七)——CNN经典模型：LeNet

上一节《Tensorflow入门(六)——初识卷积神经网络（CNN）》实战篇《Tensorflow实战(二)——MNIST（CNN实现）》原文链接：https://my.oschina.net/u/876354
陈陈陈Chann·2023-10-11 13:30

TensorFlow入门教程

TensorFlow入门教程AboutMachineLearningDemoCodeimporttensorflowastf#获取mnist数据集mnist=tf.keras.datasets.mnist
Susinl·2023-10-11 13:58

TensorFlow入门(十六、识别模糊手写图片)

TensorFlow在图像识别方面,提供了多个开源的训练数据集,比如CIFAR-10数据集、FASHIONMNIST数据集、MNIST数据集。
艺术就是CtrlC·2023-10-11 13:41

机器学习基础-手写数字识别

手写数字识别，计算机视觉领域的HelloWorld利用MNIST数据集，55000训练集，5000验证集。
小蒋的技术栈记录·2023-10-11 12:56

对抗性自动编码器系列--自动编码器AutoEncoder的原理及实现-手写数字的重建

前言先来看看实验：我们使用MNIST手写数字，测试通过自动编码器和对抗性自动编码器学习重建恢复效果。
Tina姐吖·2023-10-11 07:31

python数据建模与KNN算法实现手写体数字识别

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,建立一一个适合的模型对数据进行处理。在数据分析与挖掘中,我们通常需要根据一-些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要依赖于算法,--般,常见的算法有分类、聚类、关联、回归等。python数据分类实现过程数据分类主要处理现实生活中的分类问题,一般处理思路如下:1、首先明确需求并对数据进行观察2、其次,确定算法3、确定步骤4、编程实现常见分类算法：1
clover521·2023-10-10 05:46

数据分析实战---KNN手写数字识别

KNN手写数字识别实战大纲1.算法背景2.sklearn接口API3.手写数字识别实战算法背景KNN(K-NearestNeighbor):算法核心为：“近朱者赤，近墨者黑”。
一只躺在风口的�·2023-10-10 05:46

手写数字识别

文章目录方法思想及实现原理knn算法BP神经网络数据集描述实验结果knn算法结果BP算法结果方法思想及实现原理knn算法KNN算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。BP神经网络BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的
干炒 牛河·2023-10-10 05:13

【机器学习】人工智能实验二：利用贝叶斯分类器实现手写数字识别

一、数据获取对于新手而言，熟练掌握各种数据的读取方式，并了解读入的数据具体存储形式及相关操作，实际上任务已经完成一大半了！之所以这么讲，主要是为了强调，数据获取数据处理的在机器学习中的重要意义！1、Python几种读取mat格式数据的方法对于怎么获取.mat最合适，以及它们之间的差别，暂时我还没搞清楚，先“搁置争议”（不求甚解），毕竟这篇博客主打的记录代码2、数据获取：数据获取见博客：分类-MNI
Vivid-victory·2023-10-10 05:43

实验四 手写数字识别的神经网络算法设计与实现

实验四手写数字识别的神经网络算法设计与实现一、实验目的通过学习BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。
mu_to·2023-10-10 05:12

运用逻辑回归进行手写数字识别（基于R语言）

理论基础手写数字识别的本质是把手写数字灰度图片的256个特征作为预测变量，利用这256个特征判断这张图片写的是什么数字，即把该图片归入0、1、2…9这总共十个类中。
fanshunxing·2023-10-10 05:10

深度学习案例分享 | 手写数字识别 - PyTorch 实现

今天我们来分享第二个深度学习案例：手写数字识别。
程序员学长·2023-10-10 05:10

【手写数字识别】数据挖掘实验二

文章目录Ⅰ、项目任务要求任务描述：主要任务要求(必须完成以下内容但不限于这些内容)：II、方法思想及实现原理陈述（20分）算法思想和实现原理数据集描述实验运行环境描述不同方法对MNIST数据集分类识别结果分析
小手の冰凉·2023-10-10 05:37

水表数字识别-AI方法

简介摄像头直读水表可以实现远程自动抄表的功能，传统识别方法大多采用模板匹配的相关改进算法，本文将介绍基于深度学习的AI水表数字识别方法。
Yeelearn·2023-10-09 23:46

神经网络之手写数字识别 《深度学习入门 基于Python的理论实现》第三章实践部分

layout:posttitle:深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第三章手写数字识别tags:[Machinelearning,Reading]第三章神经网络3.6手写数字识别上一个
Dirac811·2023-10-09 21:34

RK3568笔记二：部署手写数字识别模型

环境搭建参考RK3568笔记一：RKNN开发环境搭建-CSDN博客一、介绍部署手写数字识别模型，使用手写数字识别（mnist）数据集训练了一个LENET的五层经典网络模型。
殷忆枫·2023-10-08 06:25

halcon 数字识别

文章目录素材交互选取区域阈值分割特征提取识别字符显示全部代码素材dev_get_window(WindowHandle)**读取图像read_image(Image,'C:/Users/Augustine/Desktop/1.png')**把图像转正，镜像方式mirror_image(Image,ImageMirror,'row')mirror_image(ImageMirror,ImageMir
吃个糖糖·2023-10-07 12:47

神经网络 权重可视化

本次实验基于MNIST数据集，通过建立一个两层的神经网络，采用softmax对数据集进行分类。训练完成之后，就可以看到网络的权
taiguangxing·2023-10-07 10:45

基于TensorFlow分析MNIST数据集

目录MNIST数据集分析及预处理CPU/GPU的选择比较分析具体操作建立模型编译模型训练模型评估模型保存模型结果可视化使用模型进行预测AutoEncoder自编码器普通自编码器卷积自编码器MNIST数据集分析及预处理可以参考
THE WHY·2023-10-07 07:13

经典卷积神经网络发展历史大盘点

1.LeNetLeNet在1998年被提出，是进行写数字识别的网络。如图7-27所示，它有连续的卷积层和池化层(正确地讲，是只“抽选元素”的子采样层),最后经全连接层输出结果。和“现在
weixin_44229976·2023-10-07 07:07

2_dataset, dataloader

dataset,dataloadertorchvision.datasets里面集成了一些常见的数据集，例如MNIST和CIFAR101)Dataset以MNIST为例，其使用方式如下importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformstrain_dataset
HDU_Ang·2023-10-07 02:53

3_使用传统CNN网络训练图像分类模型

使用传统CNN网络训练图像分类模型1.MNIST首先，定义一下超参数等importtorch#datasetinput_shape=28num_classes=10#hyperbatch_size=64num_epochs
HDU_Ang·2023-10-07 02:52

【Pytorch笔记】6.Transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法；torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等；torchvision.model
xhyu61·2023-10-07 01:24

Pytorch笔记之分类

文章目录前言一、导入库二、数据处理三、构建模型四、迭代训练五、模型评估总结前言使用Pytorch进行MNIST分类，使用TensorDataset与DataLoader封装、加载本地数据集。
Mr_Stutter·2023-10-06 22:16

AI应用开发实战 - 手写算式计算器

扩展手写数字识别应用识别并计算简单手写数学表达式主要知识点了解MNIST数据集了解如何扩展数据集实现手写算式计算器简介本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例。
SoftwareTeacher·2023-10-06 20:49

使用Pyhon+Flux+Julia实现手写数字识别

使用MNIST数据集对0到9之间的数字进行手写数字识别是神经网络的一个典型入门教程。
woshicver·2023-10-06 18:59

计算机竞赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4
Mr.D学长·2023-10-06 15:49

PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类

文章目录实验环境MNIST数据集1.网络结构2.程序实现2.1导入相关库2.2构建卷积神经网络模型2.3加载MNIST数据集2.4训练模型附：系列文章实验环境python3.6+pytorch1.8.0importtorchprint
Want595·2023-10-05 08:26

深度学习笔记_4、CNN卷积神经网络+全连接神经网络解决MNIST数据

1、首先，导入所需的库和模块，包括NumPy、PyTorch、MNIST数据集、数据处理工具、模型层、优化器、损失函数、混淆矩阵、绘图工具以及数据处理工具。
Element_南笙·2023-10-05 00:18

Ai项目十四：基于 LeNet5 的手写数字识别及训练

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍pytorch复现lenet5模型，并检测自己手写的数字图片。利用torch框架搭建模型相对比较简单，但是也会遇到很多问题，网上资料很多，搭建模型的方法大同小异，在我尝试了自己搭建搭建出来模型，无论是训练还是检测都会遇到很多的问题，像这种自己遇到的问题，请教别人也没有用。原本使用的是github上的一份代码来复现，环境搭建完成后，才发现要有GPU，而我
殷忆枫·2023-10-04 08:18

深度学习笔记_3、全连接神经网络解决MNIST数据

1、导入包importnumpyasnpimporttorch#导入pytorch内置的mnist数据fromtorchvision.datasetsimportmnist#importtorchvision
Element_南笙·2023-10-02 20:53

PyTorch深度学习实战（16）——面部关键点检测

面部关键点检测0.前言1.关键点检测1.1关键点检测模型分析1.2数据集分析2.面部关键点检测3.2D和3D面部关键点检测小结系列链接0.前言我们已经学习了如何解决二分类(猫狗分类)和多分类(fashionMNIST
盼小辉丶·2023-10-02 18:02

论文笔记_Network in Network

NetworkinNetwork3.1MLP卷积层3.2全局平均池化3.3NIN网络架构4.实验4.1实验概述4.2CIFAR-104.3CIFAR-1004.4StreetViewHouseNumbers数据集4.5MNIST4.6
你搁这儿写bug呢？·2023-10-02 16:32

Lenet5经典论文解读

20021110085姓名：郑佳转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273247515（这是我个人的知乎文章）嵌牛导读】LeNet-5：是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络
Daniel_go·2023-10-02 10:30

精确度acc的计算

3层神经网络下手写数字识别importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefromdataset.mnistimportload_mnistfromcommon.functionsimportsigmoid
yalipf·2023-10-02 08:14

生成lmdb格式数据

1.在caffe工程/data目录下本身自带有如下文件夹：cifar10cocoilsvrc12ILSVRC2016mnistVOC07122.在caffe工程/data目录下新建VOCdevkit文件夹
酸菜霉霉·2023-10-02 07:02

机器学习项目是如何开发和部署的？

本文以一个小项目带你弄清ML的项目流程这周做作业查资料时，无意中看到一个GitHub项目ML-web-app，它以PyTorch训练MNIST文字识别模型为例，介绍了从模型训练到部署上线的整个流程。
机器学习与系统·2023-10-02 02:39

MNIST数据集介绍及读取

2019.2.23星期六多云biolearnMNIST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。
biolearn·2023-10-01 23:55

MNIST手写数字识别

MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集由美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)）发起整理，其包含60,000张训练图像和
Hufft·2023-10-01 11:25

纯干货-手把手优化神经网络—MNIST数字识别进阶

这一章我们把前两章介绍的优化方法应用在我们的训练模型V1上（参考机器学习实战—MNIST手写体数字识别），看看如何使用简单的单隐藏层全连接神经网络提高准确率。话不多说直接开干。
RunningSucks·2023-10-01 10:07

数据集总结

【嵌牛正文】：1.图像数据集：分类与识别数据集：（1）MNIST：由纽约大学的YannLeCun整理的手写数字(0-9)数据集，图片大小为28*28，包含60000个训练集，10000个测试集，广泛用于机器学习的测试和训练
microchip·2023-09-30 12:55

华为云云耀云服务器L实例评测｜在服务器上训练手写数字识别模型并部署到服务器上实现远程调用

目录本文概述作者介绍第一步、购买服务器并远程登录服务器第二步、配置环境并训练手写数字识别网络第三步、部署手写数字识别网络到云耀云服务器L实例第四步、启动本地客户端并进行手写数字识别本文概述华为云云耀云服务器
七七鸭灬·2023-09-30 06:13

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章 分类 学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。
hirolin·2023-09-29 16:56

yolov5的使用

目录本地的标注数据集工具推荐如下：在线标注工具COCO训练模型用PyTorch训练一个简单的多层感知器（MLP）进行手写数字识别（MNIST数据集）。
weixin_38849487·2023-09-29 09:29

在kaggle中用GPU使用CGAN生成指定mnist手写数字

代码的实现过程及对代码的详细解析独热编码定义生成器定义判别器打印我们的引导信息模型训练迭代过程中生成的图片损失函数的变化4总结5模型相关的文件1项目介绍在GAN的基础上进行有条件的引导生成图片cgan2参考文章GAN实战之Pytorch使用CGAN生成指定MNIST
云梦之上·2023-09-28 04:37

PyTorch 深度学习之逻辑斯蒂回归Logistic Regression(五)

Revision-LinearRegressionClassficationTheMNISTdatasettrain:训练集还是测试集TheCIFAR-10dataset1.RegressionVSClassfication
河图洛水·2023-09-27 06:37
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