MNIST数字识别第19页

用Python实现简单的图像识别

我们将使用经典的MNIST数据集，这是一个包含手写数字的数据集，用于训练和测试图像识别系统。一、准备环境首先，我们需要安装所需的库。在这里，我们将使用TensorFlow和Keras。

青春不朽512·2023-06-20 18:38

手写数字识别Python+TensorFlow+CNN卷积神经网络【完整代码系统】

一、介绍手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。

·2023-06-20 14:47

笔记：混淆举证

7b4a5d922c4cimportkerasimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#===dataset===withnp.load('mnist.npz

打史莱姆的小仙女~·2023-06-20 07:30

清华青年AI自强作业hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类

清华青年AI自强作业hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类实现过程思路分析逻辑回归二分类模型训练结果分析相关链接一起学AI系列博客：目录索引hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类初步体验

来知晓·2023-06-20 00:37

清华青年AI自强作业hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类

清华青年AI自强作业hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类实现过程具体思路多分类网络模型训练结果分析相关链接一起学AI系列博客：目录索引hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类体会神经网络设计和

来知晓·2023-06-20 00:36

【技术博客】GPU 编程之从零开始实现 MNIST-CNN

【技术博客】GPU编程之从零开始实现MNIST-CNN很多人最开始接触“GPU”想必都是通过游戏，一块高性能的GPU能带来非凡的游戏体验。

·2023-06-19 12:40

基于opencv的svm方法手写数字识别（python）

.roi提取4.将图片压缩为28*28格式5.完整代码第三个程序：测试环境配置语言：python平台：pycharm库：cv2numpykeras（这个需要先安装fensorflow库）写在前面：手写数字识别

乌鸦向北·2023-06-19 10:24

机器学习之KNN算法：基于pytorch在MNIST数据集上实现数据分类预测

1KNN算法介绍KNN算法又叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。KNN算法是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和Kmeans相似（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN算法基于实例之间的相似性进行分类或回归预测。在KNN算法中，要解决的问题是将新的数据点分配给已知类别中的某一类。该算法的核心思

AI医疗·2023-06-19 05:04

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和softmax函数输出层的神经元数量手写数字识别

CaraYQ·2023-06-18 18:09

深度学习笔记1——CNN识别黑白手写数字

文章目录摘要手写数字数据集（MNIST）卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork,CNN）模型架构搭建Softmax函数和CrossEntropy损失函数Adam优化器构造数据迭代器训练

自宅警备喵·2023-06-18 18:36

【深度学习】tensorflow 卷积神经网络实现手写数字识别

激活函数：tf.nn.relu(features,name=None)features:卷积后加上偏置的结果return:结果卷积层：tf.nn.conv2d(input,filter,strides=,padding=,name=None)计算给定4-Dinput和filter张量的2维卷积input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float

♚人间海·2023-06-18 18:35

神经网络入门及改进优化——CNN识别手写数字集（MNIST）（Python 3.8）

文章来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/33669143但是由于该文使用的tensorflow已经keras版本比较老，因此原来的版本在python3.8的情况下已经并不适用。因此这里发表了适用于TensorFlow2.3及keras2.4.3的最新版本。如果想要深入了解原理的可点击上文链接查看。1.BaseLine版本代码importnumpyfromkeras.dat

随便编编·2023-06-18 18:05

Tensorflow - 加载卷积神经网络实现手写体数字识别

上一篇博客中，我们已经训练好了模型https://blog.csdn.net/Polaris47/article/details/80718328接下来我们要加载模型并识别真实场景下的一个手写体数字在此之前，我们先要准备好一张28*28像素的图像（可用ps制作），然后通过处理将像素的强度值变为0-1之间，之后即可输入模型进行识别。保存已训练的模型文件如下：代码如下：importtensorflow

Polaris47·2023-06-18 18:03

CNN卷积神经网络实现手写数字识别（基于tensorflow）

1.1卷积神经网络简介文章目录1.1卷积神经网络简介1.2神经网络1.2.1神经元模型1.2.2神经网络模型1.3卷积神经网络1.3.1卷积的概念1.3.2卷积的计算过程1.3.3感受野1.3.4步长和参数量1.4卷积神经网络的全过程图示1.5模型训练与结果分析(含代码)卷积网络的核心思想是将：局部感受野权值共享（或者权值复制）时间或空间亚采样卷积神经网络（ConvolutionalNeur

机器herry_y·2023-06-18 18:32

MNIST机器学习入门

importosimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromPILimportImageMNIST

IT小辉同学·2023-06-18 18:23

机器学习 day16（前向传播算法，Tensorflow的实现代码）

1.手写数字识别的神经网络模型为简单起见，仅区分手写0和1，并用8*8的像素矩阵，共有64个像素（特征），展开写成向量x，即该神经网络模型的输入特征向量x的维数为64，设该模型有两层隐藏层，第一个隐藏层有

丿罗小黑·2023-06-18 10:28

GAN in action: Implement Autoencoder

Definesomekeyvariables.Definesamplinghelperfunction.Definetheencoder.Definethedecoder.DefinetheVariationalAutoencoder(VAE).Definethelossandrunourmodel.LoadMnist

MarkJhon·2023-06-18 03:10

手把手教你解决Tensorflow 2.0以上版本No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘（附带数据包）

里面是没有examples.tutorials这个包，做手写数字识别的时候就会出现报错Nomodulenamed‘tensorflow.examples.tutorials‘下面是我的解决方法！

沐沐不是沫·2023-06-17 10:49

[PyTorch][chapter 41][卷积网络实战-LeNet5]

，总结一下卷积网络搭建，训练的整个流程目录：1：LeNet-52:卷积网络总体流程3：代码一LeNet-5LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络，由YannLeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题

明朝百晓生·2023-06-17 06:15

【深度学习】2-4 神经网络-手写数字识别

MNIST数据集MNIST是机器学习最有名的数据集之一，被应用于从简单

loyd3·2023-06-16 22:13

【深度学习】2-5 神经网络-批处理

批处理时要注意对应维度的元素个数要一致关于之前手写数字识别的例子：用图表示，可以发现，多维数组的对应维度的元素个数确实是一致的。此外，还可以确认最终的结果是输出元素个数为10的一维数组。

loyd3·2023-06-16 22:13

Python深度学习-MNIST数据集

MNIST的全称是ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase。

Lightning-py·2023-06-16 21:59

吴恩达471机器学习入门课程2第2周——手写数字识别（0到9）

手写数字识别的神经网络0-91、导包2、ReLU激活函数3-Softmax函数4-神经网络4.1问题陈述4.2数据集4.2.1可视化数据4.3模型表示批次和周期损失(cost)4.4预测使用神经网络来识别手写数字

贰拾肆画生·2023-06-16 20:35

【PyTorch 深度学习实战】基于RNN & LSTM 实现 MNIST手写数字识别 (附源代码 | 详解) | 附：解决Jupyter无法启动问题No module named‘resource‘

“多想某天突然醒来，妈妈在做饭，爸爸喊我起床，然后我告诉他们：我做了一个很长的梦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家

追光者♂·2023-06-16 18:30

跟我学ModelArts丨探索ModelArts平台个性化联邦学习API

摘要：ModelArts提供了一个实现个性化联邦学习的API——pytorch_fedamp_emnist_classification，它主要是让拥有相似数据分布的客户进行更多合作的一个横向联邦学习框架

·2023-06-16 14:37

探索不同学习率对训练精度和Loss的影响

验证精度、验证Loss的影响1问题在探索mnist数据集过程中，学习率的不同，对我们的实验结果，各种参数数值的改变有何变化，有何不同。学习率对精度和损失的影响研究。

算法与编程之美·2023-06-16 07:01

机器学习实战第2章监督学习课后习题

3.为MNIST数据集构建一个分类器，并在测试集上达成超过97%的精度。

suzybai的学习笔记·2023-06-16 06:41

Pytorch学习笔记#2: 搭建神经网络训练MNIST手写数字数据集

学习自https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html导入并预处理数据集pytorch中数据导入和预处理主要用torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.DatasetDataset存储样本及其相应的标签，DataLoader在数据上生成一个可迭代对象(Data

河南老♂乡唐可可·2023-06-16 04:06

基于python的Keras库构建的深度神经网络手写数字识别模型

目录①导入所需的库②加载手写体数据集，将数据集分为训练集和测试集③数据预处理④构建模型⑤编译模型⑥训练模型⑦使用测试集进行验证⑧输出模型准确率和时间消耗完整代码如下：①导入所需的库从Keras库中导入mnist

一片叶子在深大·2023-06-15 22:33

使用 LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统（内含源码）

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：【图像分类】基于OpenVINO实现PyTorchResNet50图像分类如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话，还望大家多多支持呀！欢迎大家✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏文章目录前言一、LeNet简介二、环境搭建2.1部署本项目时所用环境2.2LabVIEW工

virobotics·2023-06-15 20:15

LabVIEW中使用unet快速实现图像分割

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：使用LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统（内含源码

virobotics·2023-06-15 20:42

Deep SHAP 深度学习模型的可解释性分析

DeepSHAP深度学习模型的可解释性分析1.简介1.1起源1.2基本思想2.算法实现流程3.基于DeepSHAP的MNIST数据集可解释性测试3.1基于Tensorflow2的模型训练3.2利用shap

cnjs1994·2023-06-15 09:23

随机森林特征重要性（Variable importance）评估方法

RandomForestVariableimportance算法介绍实现算法流程分类回归实验实验1：waveform数据集（分类）实验2：superconductivity数据集（回归）实验3：power-consumption数据集（回归）实验4：mnist

简单生活FF·2023-06-15 08:51

R语言对MNIST数据集分析：探索手写数字分类

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5246原文出处：拓端数据部落公众号数据科学和机器学习之间区别的定义：数据科学专注于提取洞察力，而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭：我在我的工作中同时使用了机器学习和数据科学：我可能会使用堆栈溢出流量数据的模型来确定哪些用户可能正在寻找工作（机器学习），但是会构建摘要和可视化来检查为什么（数据科学）。我想进一步探讨数据科学和机器学

·2023-06-14 23:06

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

1.准备数据集我们将使用MNIST数据集，这是一个常用的手写数字数据集。Keras

·2023-06-14 14:49

机器学习 | CNN卷积神经网络

数据预览这里的数据使用的是mnist数据集，大家可以将代码中的DOWNLOAD_MNIST值修改为True进行自动下载。

·2023-06-14 14:45

卷积神经网络基本原理及手写数字识别Pytorch实现

卷积神经网络属于前馈网络的一种，同全连接前馈网络一样可以视为一个函数。与后者最大的区别是：卷积神经网络多了卷积层与池化层，因此卷积神经网络也具有提取局部特征的优越性。1卷积作为一个通信工程的学生，对于卷积定是不会陌生。总的来说，卷积可以用一句话总结：系统当前的输出不仅与当前的输入有关，还与过去的输入有关。1.1一维卷积为时刻的系统输出为滤波器，也称为卷积核滤波器的长度为1.2二维卷积由于卷积神经网

iwuqing·2023-06-14 08:12

支持向量机 SVM（SVM 算法原理、SVM API介绍、SVM 损失函数、SVM 回归、手写数字识别）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：了解什么是SVM算法掌握SVM算法的原理知道SVM算法的损失函数知道SVM算法的核函数了解SVM算法在回归问题中的使用应用SVM算法实现手写数字识别器1.SVM

Le0v1n·2023-06-14 02:53

纯NumPy实现CNN网络，MNIST精确度99.3%

用NumPy仿照PyTorch写了一个深度学习模块包，实现了CNN，在MNIST上有99.33%的测试精度。

EthanLifeGreat·2023-06-14 02:45

【Opencv图像处理之基于模板匹配信用卡数字识别任务】

Opencv图像处理之基于模板匹配信用卡数字识别任务0前言1思路概述1.1模板的预处理和数字定位1.2信用卡图片预处理和数字定位1.3模板匹配2详细步骤2.1导入工具包、参数设置与绘图函数设定2.2模板处理

星未漾~·2023-06-13 06:43

pytorch中如何将CPU上运行的数据模型转到GPU上运行（mnist举例）

not_just_a_joke·2023-06-13 06:12

Tensorflow逻辑回归分类

codesimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

BillLeee·2023-06-12 23:47

【深度学习】基于华为MindSpore和pytorch的卷积神经网络LeNet5实现MNIST手写识别

1.2实验内容及要求请基于pytorch和mindspore平台，利用MNIST数据集，选择一个典型卷积模型，构建一个自己的卷积模型，以分类的准确度和混淆矩阵为衡量指标，分析两个模型的分类精度。

考研数学武忠样老师·2023-06-12 13:36

一起学AI系列：博客目录索引

目录索引技术路线一起学AI：入门AI技术路径及信源总览入门知识一起学AI：过去以及当下一起学AI：核心基础概念一起学AI：基础Python操作实践练习一起学AI：手写分类MNIST数字识别奇闻轶事杨立昆

来知晓·2023-06-12 04:43

计算机视觉深度学习网络架构整理

用于银行支票上的手写数字识别。AlexNet2012AlexKrizhevsky架构有5个卷积层和3个全连

高天蒲·2023-06-12 03:26

图像数据处理

文章目录1：TFRecords1-1将MNIST数据集转换成TFRecord格式1-2读取TFRecord文件中的数据2：图像数据的预处理2-1处理图像编码2-2调整图像大小2-3剪裁和填充2-4按比例剪裁

随兴随缘·2023-06-11 20:24

手写数字识别问题实战

1、何为手写数字识别问题？手写数字识别即将如下图所示的各种各样的手写体阿拉伯数字识别出来的一个过程，这个问题已经被研究的很成熟了，也有人搜集和整理了手写数字的数据集-mnist。

芯益求新·2023-06-11 20:53

数字识别问题

文章目录6.1MNIST数据处理6.2.1训练数据6.2.2变量管理6.3.1保存模型6.3.1加载计算图6.3.1加载模型6.3.2导出元图6.1MNIST数据处理在直接在第6章的目录下面创建文件compat.v1

随兴随缘·2023-06-11 20:48

pytorch手写数字识别【源码实现-小清新版】

cover引言手写数字识别，也就是让机器能够习得图片中的手写数字，并能正确归类。

细卷子·2023-06-11 09:01

开源，部落冲突辅助，C#4.6，win10,bluestacks最新。

数字识别调用win32api模拟按键，截图。本次开源，希望向有需要的朋友提供一些帮助和思路。参考资料：C#程序员开发WinForm必须知道的Window消息大

weixin_34380296·2023-06-11 06:04

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