MNIST数字识别第14页

openCV实战-系列教程12：信用卡数字识别下（二值/灰度/礼帽/轮廓检测/轮廓遍历/轮廓排序/梯度计算/阈值处理/闭操作/sobel梯度/模版匹配）项目实战、源码解读

OpenCV实战系列总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传上篇内容：openCV实战-系列教程10：信用卡数字识别上（二值/灰度/礼帽

机器学习杨卓越·2023-08-31 21:11

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

实战：基于卷积的MNIST手写体分类

前面实现了基于多层感知机的MNIST手写体识别，本章将实现以卷积神经网络完成的MNIST手写体识别。

新知图书·2023-08-31 10:09

[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

Pytorch-以数字识别更好地入门深度学习

目录一、数据介绍二、下载数据三、可视化数据四、模型构建五、模型训练六、模型预测一、数据介绍MNIST数据集是深度学习入门的经典案例，因为它具有以下优点：1.数据量小，计算速度快。

Chukai123·2023-08-30 07:03

【卷积神经网络】MNIST 手写体识别

TensorFlow内置了MNIST手写体数据集，可以很方便地读取数据集，并应用于后续的模型训练过程中。本文主要记录了如

洋洋Young·2023-08-30 05:20

多层感知机（MLP）代码示例

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatasetsimportmatplotlib.pyplotasplt然后，我们加载MNIST

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

在 Python 中构建卷积神经网络；从 0 到 9 的手绘数字的灰度图像预测数字

一、说明为了预测从0到9的数字，我选择了一个基于著名的Kaggle的MNIST数据集的数据集。数据集包含从到的手绘图数字的灰度图像。在本文中，我将根据像素数据（即数值数据）和卷积神经网络预测数字。

无水先生·2023-08-29 11:11

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

资料与参考

资料：本书（《Python神经网络编程》）的资料是使用Jupyternotebooks写的，本人并不擅长使用Jupyter，所以用传统py重写了一遍，并附加了新功能（即多数字识别），现将Jupyter版和

Falling_Asteroid·2023-08-28 18:51

MNIST后续

人工复制tensorflow书上的MNIST三部分代码文件，分别可以归类为：1.模型生成脚本2.训练脚本3.验证脚本以下代码就不放出来了，网上可以找到很多。

__main__·2023-08-28 15:33

学习笔记：Pytorch利用MNIST数据集训练生成对抗网络（GAN）

2023.8.27在进行深度学习的进阶的时候，我发了生成对抗网络是一个很神奇的东西，为什么它可以“将一堆随机噪声经过生成器变成一张图片”，特此记录一下学习心得。一、生成对抗网络百科2014年，还在蒙特利尔读博士的IanGoodfellow发表了论文《GenerativeAdversarialNetworks》（网址：https://arxiv.org/abs/1406.2661），将生成对抗网络引

在撒哈拉卖雨伞·2023-08-28 13:06

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

数字识别之---介绍损失函数

损失函数：是模型优化的目标，用于在众多参数取值中，识别最理想的取值。损失函数的计算在训练过程的代码中，每一轮模型训练的过程都相同，分为如下三步：1.先根据输入数据正向计算预测输出2.在根据预测值和真实值计算损失3.最后根据损失反向传播梯度并更新参数损失函数的选择：不同的深度学习任务需要有各自适宜的损失函数。如，在房价预测模型中，输入是13个x来预测房价，即输出是y。这个任务显而易见是属于回归任务。

与其在风雨中逃避，不如在雷电中舞蹈·2023-08-28 10:01

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

使用keras下载mnist数据集的问题

首先，下载mnist数据集到本地，下载地址：https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz保存到一个文件夹中，然后编码：(x_train,y_train)

雅honghong啊·2023-08-28 06:56

Android智能识别 - 实现思路

1.实现思路1>：新建项目，然后拷贝jniLibs目录到项目中；2>：配置CMakeList文件；2.银行卡数字识别如果是扫描银行卡，就需要把银行卡放到那个扫描的方框区域中，这种情况的话：获取银行卡区域方法就可以省略

世道无情·2023-08-27 18:07

红绿灯识别、倒计时识别（毕业设计）

交通标志识别本项目使用YOLO模型，并在对数字信号灯进行数字识别时采用opencv算法。

阿利同学·2023-08-27 11:32

手写数字识别系统之数字提取

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。

waruqi·2023-08-27 07:12

C++卷积神经网络

C++卷积神经网络#include"TP_NNW.h"#include#pragmawarning(disable:4996)usingnamespacestd;usingnamespacemnist;

万能的小裴同学·2023-08-27 06:55

Process finished with exit code 138 (interrupted by signal 10: SIGBUS)

场景:MNIST(Scikit-Learn)自带的图片识别库,进行降维,使用RBF(高斯相似度)核主成分分析时候,报出这个error:Processfinishedwithexitcode138(interruptedbysignal10

morn___·2023-08-26 23:45

扩散模型实战（五）：采样过程

扩散模型实战（一）：基本原理介绍扩散模型实战（二）：扩散模型的发展扩散模型实战（三）：扩散模型的应用扩散模型实战（四）：从零构建扩散模型在扩散模型实战（四）：从零构建扩散模型文章中已经介绍了在原始数据集MNIST

wshzd·2023-08-26 06:48

RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn‘t match the broadcast shape [3, 28, 28]

RuntimeError:outputwithshape[1,28,28]doesn’tmatchthebroadcastshape[3,28,28]在用pytorch导入mnist数据时出现了上述错误

yuukai·2023-08-25 10:53

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

解决No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘，含所有所需文件包

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、分析二、解决方案前言该问题出要出现在用input_data函数导入数据的时候出现，我是在做mnist手写体识别，下载好数据后

源先生·2023-08-25 09:17

mnist.load_data()出现错误

解决方法：本地导入1.下载mnist.npz文件mnist.npz链接imdb.npz链接2.将上述文件放于合适位置，我放在了.

Bingoyear·2023-08-25 07:14

2017-12-11

1.3signalprincipleexperiment2.networkexperiment33.compiler-principlePA34.watchatleast1css188class5.readandruntensorflowmnisttutorial6

JackeyHuo·2023-08-25 07:53

Pytorch学习：常见数据集torchvision.datasets及数据集的使用DataLoader

文章目录1.Datasets常见数据集1.1CIFAR101.2Fashion-MNIST1.3ImageNet2.DataLoader2.1shuffle2.2drop_last1.Datasets常见数据集

緈福的街口·2023-08-25 02:36

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

机器学习实战—MNIST手写体数字识别

什么是MNIST?MNIST（官方网站）是非常有名的手写体数字识别数据集，在Tensorflow的官方网站里，第一个就拿它来做实战讲解，咱们也以此作为开始的项目。

RunningSucks·2023-08-24 19:54

opencv-信用卡数字识别-模板匹配ocr

#myutils.pyimportcv2defsort_contours(cnts,method="left-to-right"):reverse=Falsei=0ifmethod=="right-to-left"ormethod=="bottom-to-top":reverse=Trueifmethod=="top-to-bottom"ormethod=="bottom-to-top":i=1b

W_en丶·2023-08-24 17:11

多层感知机

ctrl进去找不认识的参数train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#train_iter,test_iter=data.DataLoader

每天学一点q·2023-08-24 08:19

opencv 案例实战01-停车场车牌识别实战

车牌自动识别系统应用的主要技术图像处理相关技术一维条形码相关技术二维数字识别码相关技术三维立体识别码相关技术以及IC卡识别相关技术车牌识别的技术难点误定位一直是汽车牌照定

玩转AI·2023-08-24 07:54

Mnist图像分类(tensorflow)

Mnist图像分类(tensorflow)1.1案例概述1.1.1案例简介用深度学习做项目，当下最流行的就是Tensorflow框架了。那么什么是Tensorflow呢？

炼己者·2023-08-23 23:06

【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

【动手学深度学习】--19.微调

尽管这个椅子数据集可能大于Fashion-MNIST数据集，但实例数量仍然不到

小d<>·2023-08-23 12:40

pytorch基础实践-数据与预处理

文章目录数据集Fashion-MNIST数据集数据预处理包的导入在Pytorch中进行ETL利用torchvison包获取和处理数据集（E+T）访问数据集访问和查看train_set中的单个数据利用DataLoader

luv_x_c·2023-08-23 08:29

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

TensorFlow 学习（一）“name 'input_data' is not defined”

在TensorFlow中文文档的教程中，关于MNIST机器学习入门一节，开头downloadmnist数据集的代码importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_datamnist

miaomiaoyuan·2023-08-22 12:19

OpenCV图像矫正技术深入探讨

这些都是因为拍摄者总不可能100%正确地拍摄好图片，这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好，才能进一步做后面的处理，比如数字分割啊数字识别啊，不然歪歪扭扭的文字数字，想识别出来估

金戈鐡馬·2023-08-22 04:19

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