MNIST数字识别第17页

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码原始测试图片为255X252的图片因为是极简方案采用的是线性回归模型，所以预测结果数字不一致本次预测的数字是[[3]]测试结果：PSE:\project

hsg77·2023-08-02 19:35

深度学习：使用全连接神经网络FCN实现MNIST手写数字识别

1引言本项目构建了一个全连接神经网络(FCN)，实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，梯度下降等。

智慧医疗探索者·2023-08-02 17:55

【torch保存神经网络模型并加载和测试】

【torch保存神经网络模型并加载和测试】1、方式一保存：torch.save(model,'mlp_mnist.pth')#model模型名，mlp_mnist.pth模型文件名用这种方式保存模型，加载时需要加载模型结构

知识推荐号·2023-08-02 17:48

openmv数字识别之模板匹配和训练集

官网资料：https://book.openmv.cc/模板匹配视频教学：https://singtown.com/learn/49598/模板一定是pgm格式的代码：importtime,sensor,imagefromimageimportSEARCH_EX,SEARCH_DS#从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。使用fromimport仅仅引入SEARCH_EX,se

程序柒·2023-08-02 02:30

OpenMV数字识别进而控制直流电机转速【小白篇】

文章目录前言一、数字识别的模型训练1.下载训练集2.对数据进行调整2.1将ubyte格式转为jpg格式2.2将图片按照标签分类到具体文件夹2.3数据存在的缺陷2.4优化建议(核心)二、模型训练三、项目实现

爱春风也爱雨·2023-08-02 02:59

python将ubyte格式的MNIST数据集转成jpg图片格式并保存

我们去官网下载的MNIST数据集一般是ubyte格式的，这样的格式对于计算机来说可以正常读取使用，但是对我们人来说并不友好，有时候我们希望得到一张一张的图片，便于我们观察和测试等。

安岳第二帅·2023-08-02 02:59

Python使用正则表达式识别代码中的中文、英文和数字实例演示

Python正则表达式识别代码中的中文、英文和数字识别中文识别英文识别数字拓展在文本处理和数据分析中，有时候需要从代码中提取出其中包含的中文、英文和数字信息。

挣扎的蓝藻·2023-08-02 01:51

用GPU分别采用pytorch和tensorflow跑MNIST（LeNet-5模型）【可初步了解tnesorflow与pytorch转换】

pytorch版：总共分为几个步骤：1.加载数据集（这里当然可以用你自己的数据集，但要注意调节参数，h,w,channel）2.定义神经网络模型（这里写了两种方法）3.检查模型4.将模型传入gpu5.损失函数和优化器6.训练7.绘制曲线8.评估模型#LeNet-5网络结构importtorch.nnasnnimporttorchimporttorchvisionfromtorchvisionimp

paper_jet·2023-08-01 13:11

[Pytorch]手写数字识别——真·手写！

/7/31，几乎所有代码都有对应的注释，帮助初学者理解dataset、dataloader、transform的封装，初步体验调参的过程，初步掌握opencv、pandas、os等库的使用，纯手撸手写数字识别项目

雕雀桑·2023-08-01 11:45

RNN入门（一）识别MNIST数据集

RNN介绍在读本文之前，读者应该对全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork，FCNN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）有一定的了解。对于FCNN和CNN来说，他们能解决很多实际问题，但是它们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而在现实生活中，我们输入的向量往往存在着前后联系，即前一个

山阴少年·2023-08-01 09:11

基于卷积神经网络的手写数字识别

学号：17020110019姓名：高少魁【嵌牛导读】在深度学习领域，手写数字识别是一个较为基础的案例，笔者通过深度学习框架pytorch，使用卷积神经网络设计了一个基本的网络结构，使用MINST数据集作为实验数据集

Clearlovekui9·2023-07-31 17:53

深度学习中简易FC和CNN搭建

Facebook人工智能研究院（FacebookAIResearch）开发的Torch和cuda版本的对应，手动安装较好全连接FC(Batch*Num)搭建建议网络：fromtorchimportnnclassMnist_NN

钟钟终·2023-07-31 13:55

安装Keras，并导入MNIST数据集（附mnist数据集存储位置）

步骤先在AnacondaPrompt里激活TensorFlow环境：输入命令：activate+环境名称（我配置的TensorFlow环境名称叫tensorflow），变成下面这个样子：(base)C:\Users\Wind>activatetensorflow(tensorflow)C:\Users\Wind>接着输入：pipinstallkeras，等待安装，如图：(tensorflow)C:

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:33

基于Cyclone V SoC利用HLS实现卷积手写体数字识别设计

基于CycloneVSoC利用HLS实现卷积手写体数字识别设计本文是基于英特尔CycloneVSoC开发板，利用HLS技术实现三层卷积两层池化两层全连接推理运算的手写体数字识别设计硬件环境：CycloneVSoC

ppqppl·2023-07-31 09:33

Pytorch(二)

自动实现反向传播Module中的可学习参数可以通过named_parameters()返回迭代器fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasF#构建自己的网络classMnist_NN

几两春秋梦_·2023-07-31 07:38

用C语言构建一个手写数字识别神经网络

(原理和程序基本框架请参见前一篇"用C语言构建了一个简单的神经网路")１．准备训练和测试数据集从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载手写数字训练数据集,包括图像数据train-images-idx3

Midas-Zhou·2023-07-30 22:06

人工智能TensorFlow MNIST手写数字识别——实战篇

上期文章TensorFlow手写数字-训练篇，我们训练了我们的神经网络，本期使用上次训练的模型，来识别手写数字（本期构建TensorFlow神经网络代码为上期文章分享代码）http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/0、插入第三方库fromPILimportImage#处理图片importtensorflowastfimportnumpyasnp1、图片处理函数

人工智能研究所·2023-07-30 12:57

详解mnist数据集进行手写数字识别-tensorflow入门

mnist数据集进行手写数字识别–tensorflow入门载入并准备好MNIST数据集查看训练集和测试集数据预处理将这些值缩小至0到1之间，然后将其馈送到神经网络模型构建模型设置层编译模型损失函数优化器指标训练验证模型在模型训练期间

高小秋·2023-07-29 20:12

Spatial Transformer Networks（STN）理解

文章目录STN的作用STN的基本结构前向过程Tensorflow部分实现代码实验结果DistortedMNISTGermanTrafficSignRecognitionBenchmark(GTSRB)datasetSTN

梦星魂24·2023-07-29 12:27

python与深度学习(八):CNN和fashion_mnist二

目录1.说明2.fashion_mnist的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果

菜yuan~·2023-07-29 11:16

GoogleLeNet V2 & V3 —— Batch Normalization

文章目录BatchNormalizationinternalcovariateshift激活层的作用BN执行的位置数据白化网络中的BN层训练过程BN的实验效果MNIST与GoogleLeNetV1比较GoogleLeNet

新兴AI民工·2023-07-29 09:32

Mnist分类与气温预测任务

目录传统机器学习与深度学习的特征工程特征向量pytorch实现minist代码解析归一化损失函数计算图Mnist分类获取Mnist数据集，预处理，输出一张图像面向工具包编程使用TensorDataset

醋酸洋红就是我·2023-07-29 07:03

mnist官方demo代码分析

函数一：create_model(data_format)函数二：define_mnist_flags()定义训练的参数，设置文件路径，模型路径,训练次数等。

约德尔人winter·2023-07-29 00:09

TensorFlow+CNN尝试MNIST数字识别

尝试使用TF+CNN时间MNIST，而不是《机器学习实战》中的KNN首先导入该本次实验要用的包importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimportShuffleSplitfromsklearn.preprocessingimpo

mov觉得高数好难·2023-07-28 19:41

[PyTorch]利用torch.nn实现softmax（在Fashion-MNIST数据集上）

文章目录实验要求一、加载Fashion-MNIST数据集二、通过Dataloader读取小批量数据样本三、构建模型四、损失函数与优化器五、测试集的准确度与损失计算六、模型训练及测试实验结果实验要求利用torch.nn

番茄牛腩煲·2023-07-28 02:37

Pytorch 实用入门实践 - 基于手写图像集快速搭建神经网络

本节课主要将两件事情：1.Pytorch搭建分类神经网络2.神经网络基本架构---0项目准备：这里先下载数据，这里主要是下载手写mnist数据集；这个数据集是打过标签的手写数字，并且以pickle形式存储

Rita_曾小辰·2023-07-28 00:31

cnn卷积网络解决尺寸大小不确定的图片分类问题--银行凭证印章检查

简介CNN卷积神经网络进行图像识别分类的技术很简单，一般神经网络初学者都做过mnist分类实验，简单的分类任务准确率跑到99%已经不成问题，这里不做过多的介绍。

zhigongjz·2023-07-27 21:53

机器学习&&深度学习——多层感知机的从零开始实现

一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——多层感知机订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助为了与之前的softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 19:03

机器学习&&深度学习——softmax回归的简洁实现

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归从零开始实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助继续使用Fashion-MNIST

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 19:59

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(下)[Mnist手写数字图像识别]

目录一、前言二、Mnist手写数字图像识别2.1加载数据2.1.1下载地址2.1.2用numpy读取mnist.npz2.2定义卷积模型2.3开始训练2.4完整代码2.5验证结果2.6修改参数三、后记PyTorch

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-27 12:54

移植matlab训练好的神经网络

1.加载数据集%加载数据集images=loadMNISTImages('minist_dataset/train-images.idx3-ubyte');labels=loadMNISTLabels(

东城青年·2023-07-27 11:26

机器学习&&深度学习——softmax回归从零开始实现

之前的章节中，我们已经引入了Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。importtorchfromIPythonimportdis

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 07:41

softmax和分类模型

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

S思维·2023-07-26 21:57

【图像分割】基于蜣螂优化算法DBO的Otsu(大津法)多阈值电表数字图像分割电表数字识别【Matlab代码#51】

文章目录【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第5节：资源获取】1.原始蜣螂优化算法1.1滚球行为1.2跳舞行为1.3繁殖行为1.4偷窃行为2.多阈值Otsu原理3.部分代码展示4.仿真结果展示5.资源获取说明【可更换其他算法，获取资源请见文章第5节：资源获取】1.原始蜣螂优化算法1.1滚球行为蜣螂在整个搜索空间沿着光源的方向移动，在滚动过程中，按照如下的对滚球屎壳郎的位置进行更新：其中，t代表当

天`南·2023-07-26 18:26

【图像分割】基于浣熊优化算法COA的Otsu(大津法)多阈值电表数字图像分割电表数字识别【Matlab代码#52】

文章目录【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第5节：资源获取】1.原始COA算法1.1开发阶段1.2探索阶段2.多阈值Otsu原理3.部分代码展示4.仿真结果展示5.资源获取【可更换其他算法，获取资源请见文章第5节：资源获取】1.原始COA算法长鼻浣熊优化算法（CоatiOptimizationAlgorithm，COA）是一种启发式优化算法，灵感来源于长鼻浣熊（Coati）的行为策略。长鼻浣熊

天`南·2023-07-26 18:54

Matlab：神经网络实现手写数字识别

如今人工智能发展的时代，机器学习有着不可或缺的地位，而其中最为突出的模型该属于神经网络。从提出神经网络开始，历经感知机、人工神经网络、BP神经网络、进化神经网络、卷积神经网络、图神经网络等，不断的深入到众多的研究领域中，比如利用神经网络训练参数、图像识别、文本处理、图像分割、分类预测、特征提取、语音识别等，在每一个领域都发挥着它的作用。本文主要介绍BP神经网络，至于卷积神经网络感兴趣的可以看看动手

秋刀鱼程序编程·2023-07-26 14:54

No module named 'tensorflow.examples.tutorials问题

Tensorflow升级后我想运行之前MNIST数据集去查看下t-SNE的效果，结果运行的时候出错。

Jabes·2023-07-26 10:09

机器学习&&深度学习——图像分类数据集

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归（下）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助我们使用Fashion-MNIST数据集

布布要成为最负责的男人·2023-07-26 05:42

softmax和分类模型 2020-02-18

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

allen成·2023-07-26 03:57

python与深度学习(七):CNN和fashion_mnist

目录1.说明2.fashion_mnist实战2.1导入相关库2.2加载数据2.3数据预处理2.4数据处理2.5构建网络模型2.6模型编译2.7模型训练2.8模型保存2.9模型评价2.10模型测试2.11

菜yuan~·2023-07-25 19:46

基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别matlab仿真

目录1.算法理论概述2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述MNIST手写数字数据库是机器学习中常用的数据集，包含了0到9这10个数字的手写图片。

简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

目录1.算法理论概述1.1、MNIST手写数字数据库1.2、SVM算法1.3、LDA算法1.4、决策树算法2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述基于

简简单单做算法·2023-07-25 15:31

手写神经网络实现mnist分类

手写神经网络，实现mnist数据集分类。本过程使用numpy实现，没有使用机器学习和深度学习框架。

&永恒的星河&·2023-07-25 08:29

使用必备模板搭建神经网络

使用八股搭建神经网络神经网络搭建八股iris代码复现MNIST数据集训练MNIST数据集Fashion数据集用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股六步法importtrain,testmodel

原上的小木屋·2023-07-25 02:27

Matlab实现深度学习（附上多个完整仿真源码）

本文将介绍如何使用Matlab实现一个简单的深度学习模型，并使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试。首先，我们需要准备MNIST手写数

YOLO数据集工作室·2023-07-24 22:39

龙曲良 Tensorflow —— 随机梯度下降（自用）-4

2.4ReLU（tf.nn.relu）三、损失函数及其梯度四、单、多输出感知机梯度4.1单层感知机4.2多层感知机4.3链式法则4.4多层感知机梯度4.5Himmelblau函数优化4.6FashionMNIST

清园暖歌·2023-07-24 20:03

python数字识别库_OpenCV3-Python下ANN进行MNIST数字识别

1.MNIST数据库MNIST数据库是Web上非常流行的OCR和手写字符识别分类器的训练资源。下载mnist.pkl.gz数据集，并将其放置到与.py文件同级目录下。

weixin_39627361·2023-07-24 19:41

python与深度学习(六):CNN和手写数字识别二

目录1.说明2.手写数字识别的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果

菜yuan~·2023-07-24 19:10

python与深度学习(四):ANN和fashion_mnist二

目录1.说明2.fashion_mnist的ANN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果

菜yuan~·2023-07-24 19:09

python与深度学习(五):CNN和手写数字识别

目录1.说明2.卷积运算3.填充4.池化5.卷积神经网络实战-手写数字识别的CNN模型5.1导入相关库5.2加载数据5.3数据预处理5.4数据处理5.5构建网络模型5.6模型编译5.7模型训练、保存和评价