MNIST数字识别第21页

基于卷积神经网络的分类算法

基于卷积神经网络的分类算法基于卷积神经网络的分类算法运行环境Python环境PyTorch环境Django环境数据预处理基于卷积神经网络的分类算法应用机器学习模型采用卷积神经网络，部署在Web环境中，通过Fashion-MNIST

Mr Robot·2023-04-20 19:52

【youcans的深度学习 08】PyTorch 数据加载和转换

.PyTorch图像分类数据集和自然语言数据集2.1Torchvision中的图像分类数据集2.2Torchtext中的文本分类数据集3.PyTorch数据集的加载与转换3.1DataLoader加载MNIST

youcans_·2023-04-20 05:52

PyTorch自定义损失函数实现

在本文中，我们将以用于手写数字分类的MNIST数据集为例，深入研究PyTorch中自定义损失函数的理论和实现。推荐：使用NSDT场景设计器快速搭建3D场景。

新缸中之脑·2023-04-19 22:05

【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（单向LSTM，附完整代码和数据集）

我们以比较熟悉的mnist数据集为例进行讲解。当然，你可以根据本教程中得代码，在自定义数据集上训练LSTM图像分类模型。本教程绝对保真，先看一下模型在训练集和测试

机器不学习我学习·2023-04-19 22:04

基于卷积神经网络的手写数字识别、python实现

一、CNN网络结构与构建参数：输入数据的维数，通道，高，长input_dim=(1,28,28)卷积层的超参数，filter_num：滤波器数量，filter_size：滤波器大小，stride：步幅，pad，填充。conv_param={'filter_num':30,'filter_size':5,'pad':0,'stride':1}hidden_size，隐藏层全连接神经元数量；outpu

算法技术博客·2023-04-19 18:59

基于深度学习的手写数字识别、python实现

基于深度学习的手写数字识别、python实现一、whatis深度学习二、加深层可以减少网络的参数数量三、深度学习的手写数字识别一、whatis深度学习深度学习是加深了层的深度神经网络。

算法技术博客·2023-04-19 18:59

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现一、普通的随机梯度下降法的手写数字识别1.1学习流程1.2二层神经网络类1.3使用MNIST数据集进行学习注：关于什么是epoch二、

算法技术博客·2023-04-19 18:29

关于神经网络权重初始值的设置的研究

关于神经网络权重初始值的设置的研究一、权重初始值二、权重初始值会影响隐藏层的激活值分布三、Xavier初始值四、He初始值五、基于MNIST数据集的权重初始值的比较一、权重初始值权值衰减—抑制过拟合、提高泛化能力

算法技术博客·2023-04-19 18:58

使用python对数据集进行批处理

对数据集进行批处理只输入一张图像数据过程和一次性处理100张图像数据过程中，数组形状变换如下图所示：这些数组形状可以在代码中输出出来：defget_data():(x_train,t_train),(x_test,t_test)=load_mnist

算法技术博客·2023-04-19 18:58

下载MNIST数据集并使用python将数据转换成NumPy数组(源码解析)

下载MNIST数据集并使用python将数据转换成NumPy数组首先来分析init_mnist函数接下来继续分析load_mnist函数实现数据集转换的python脚本的代码显示MNIST图像并确认数据下载

算法技术博客·2023-04-19 18:57

TensorFlow 1.x 深度学习秘籍：11~14

——《原则》，生活原则2.3.c十一、生成模型和CapsNet在本章中，我们将介绍一些用于以下方面的方法：学习使用简单GAN伪造MNIST图像学习使用DCG

布客飞龙·2023-04-19 13:12

Mnist数据集和Usps数据集

1.最近做实验，用到迁移的数据，无奈数据量太少，于是使用公共数据集Mnist和Usps数据集进行对比实验。

l8947943·2023-04-19 07:31

迁移学习常用数据集

目录Office-31PACSOffice-Caltech10MNIST+USPS迁移学习常用数据集Office-31Office-31Dataset即OfficeDataset是视觉迁移学习中的主流基准数据集

Top Secret·2023-04-19 07:59

TensorFlow详解3举个cnn卷积栗子

一、实现简单的cnn卷积神经网络实现简单的cnn卷积神经网络（用到的是MNIST手写数字的数据库yann.lecun.com/exdb/mnist）用到激活函数：二、步骤输入端是28281这样的一张图片

淅淅同学·2023-04-19 06:33

Jupyter中分号用法

image-classification-dataset.ipynb中绘制分类图片的行结束后有分号show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels

sanitizer·2023-04-19 04:13

用重合图片去计算网络的峰值分类准确率

训练集用mnist的0，1，2，3的前10张图片，做3个二分类网络(0，1)---4*30*2---(1,0)(0,1)(0，2)---4*30*2---(1,0)(0,1)(0，3)---4*30*2

黑榆·2023-04-19 01:31

Fashion MNIST数据集简介

本人在编写tensorflow的期中测试之中，了解到FashionMNIST数据集，在此做以简介，以供大家参考前言关于环境这里不再赘述：详细可以查看本人之前的博客：安装tensorflow开发环境了解Fashion-MNIST

YoLo-8·2023-04-18 20:02

TensorFlow2.0分类的正确用法

Author:ShiyipaisizuoCODETensorFlow-MNIST这是TensorFlowv2.0的MNIST数据集的分类，其中不仅包括公共MNIST数据集，还KMNIST(日语数据集)，

Lornatang·2023-04-18 19:04

基于支持向量机的Digits手写数字识别

基于支持向量机的Digits手写数字识别描述支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）模型既可以用于分类也可以用于回归。

九灵猴君·2023-04-18 14:36

香橙派5使用RK3588S内置NPU加速yolov5推理，实时识别数字达到50fps

这里博主还在B站上发布了效果视频，大家感兴趣的话可以看一下数字识别50fps前期准备：这里我给大家说一下需要做的准备：1、首先是香橙派5，烧录了香橙派5的官方debian11系统。

孙启尧·2023-04-18 06:49

李沐-斯坦福《实用机器学习》-第一章

MNIST:手写数字数据集http://

Charliefive·2023-04-18 02:51

tensorflow08——Sequential模型处理mnist数据集

MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集来由美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)）发起整理，一共统计了来自250

Fortunate.F·2023-04-18 02:47

PyTorch中的神经网络 Mnist 分类任务

目录一、Mnist分类任务简介二、Mnist数据集的读取三、Mnist分类任务实现四、使用TensorDataset和DataLoader简化本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https:

·2023-04-18 01:26

报错处理：RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should...

RuntimeError:Inputtypetorch.FloatTensorandweighttype-torch.cuda.FloatTensorshould...1.错误名称2.错误原因3.修复方法4.mnist

cnjs1994·2023-04-17 12:08

PyTorch定长验证码训练集数字识别（几乎每行注释，开箱即用）

文章目录前言一、代码1.1MyDataset.py(加载数据集和计算均值，标准差)1.2Mymodels.py(使用预训练模型)1.2.1ResNet介绍1.3main.py(启动代码)1.4inferring.py(验证是否识别成功)1.5文件目录树1.6资源链接二、借鉴前言这是一个识别出验证码图片的代码。训练集和测试集我会放在下面。同理也可以训练文字以及字母。仅限于提前知道长度，本文使用的是4

ledbetter1·2023-04-17 08:29

基于pytorch训练的VGG16神经网络模型完成手写数字的分割与识别

如原图所示，我们手写的数字是黑色的，我们需要将黑色变成白色，再把每个数字分割裁剪成如mnist数据集一般（28*28），才能传入到神经网络中去进行字符识别。具体请

方水云·2023-04-17 01:26

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）

全部源码请点赞关注收藏后评论区留言即可~~~下面使用torchvision.datasets.MNIST构建手写数字数据集。

showswoller·2023-04-16 20:51

记录踩过的坑-sklearn

目录安装使用逻辑回归报错：STOP:TOTALNO.ofITERATIONSREACHEDLIMIT.内置的MNIST数据集sklearn中的svmsklearn中的svm训练太慢安装pipinstallscikit-learn

天边一坨浮云·2023-04-16 12:09

真的不能再详细了，2W字保姆级带你一步步用Pytorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

目录一、引言（环境）二、正文1.代码基本情况介绍2.MNIST数据集介绍3.代码输出结果介绍数据集取样：训练信息输出：前三次训练成果以及预测：八次训练的结果：4.代码拆解讲解基本的参数设定MNIST数据集下载

LotusCL·2023-04-16 10:14

深入理解神经网络：使用Python实现简单的前馈神经网络

最后，我们将以一个简单的手写数字识别问题作为案例，展示神经网络在实际问题中的应用。1.引入必要的库首先，我们需要引入Python中的NumPy库，以便处理矩阵运算。importnu

SYBH.·2023-04-16 05:37

深度学习_Learning Rate Scheduling

如果学习率仍然很大，我们可能会简单地在最小值附近反弹，从而无法达到最优我们可以通过学习率时间表（LearningRateScheduling）有效地管理准确性一、基于FashionMNIST任务的学习率时间表实践准备构建简单网络

Scc_hy·2023-04-15 20:26

深度学习深入浅出

文章目录一基本原理二深度学习的优点三深度学习的缺点四深度学习应用手写数字识别深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。

夏沫の梦·2023-04-15 20:47

特斯拉AI总监的MNIST训练之旅

1.引言今天我们来重点介绍一下特斯拉AI总监的一篇博客《DeepNeuralNets:33yearsagoand33yearsfromnow》，这篇文章深入浅出地介绍了DNN最近三十年来的发展和趋势。恩，闲话少说，我们直接开始吧！2.实验内容AndrejKarpathy主要复现了深度学习开山之作LeNet，该模型主要用于手写字符识别。他尝试利用这33年来人类一些新的改进的trick，来提升模型的效

赵卓不凡·2023-04-15 19:57

PyTorch实战1：实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据⭐torchvision.datasets.MNIST

王者与CV·2023-04-15 15:46

CNN——inception在MNIST数据集中的使用实战

代码参考：但是这篇代码是运行在本地的，我自己搞了一下colab的代码刘二CNN高级篇1模型架构内部的inception的结构如下：我自己的代码链接：CNNhandnumber（第二种残差网络的就不写了，大同小异，就是改class地方具体见链接）

皮匠大大·2023-04-15 14:45

autoencoder

print_function,absolute_importimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

醉乡梦浮生·2023-04-15 12:07

paddle实现手写数字识别终章

要点：资源配置训练调试恢复训练模型部署参考文档：paddle官方文档一资源配置1概述从前几节的训练看，无论是房价预测任务还是MNIST手写字数字识别任务，训练好一个模型不会超过10分钟，主要原因是我们所使用的神经网络比较简单

处女座_三月·2023-04-15 05:24

如何快速使用Python神经网络识别手写字符？

【嵌牛鼻子】mnist数据集python神经网络【嵌牛提问】如何引用mnist数据集？使用什么样的神经网络可以识别率更高？【嵌牛正文】转载自：http

13d813107eae·2023-04-14 10:41

【神经网络】tensorflow实验5--数字图像基础

2.实验内容①使用Pillow库对图像进行图像色彩模式转换、颜色通道的分离与合并、转化为数组、缩放、旋转、镜像和裁剪等操作；②将图像转化为多维数组；③下载MNIST数据集，访问并以图片形式显示数据集中的样本

芋泥*·2023-04-14 09:19

OpenCV实例（四）手写数字识别

OpenCV实例（四）手写数字识别1.基本原理2.实现步骤2.1数据准备2.2计算匹配值2.3获取最佳匹配值及对应模板2.4获取最佳匹配模板对应的数字2.5输出识别结果3.代码实例作者：Xiou1.基本原理使用模板匹配的方式实现手写数字识别

小幽余生不加糖·2023-04-14 08:52

卷积神经网络3完全解析

#coding:utf-8importtimeimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmnist_lenet5

db13cf62b4e3·2023-04-14 04:03

绘制MNIST二维特征分布

打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新1.为何绘制出的特征分布只在第一象限图1在看centerloss论文的时候，自己随便构建了一个网络绘制softmax二维特征，但是绘制出的特征分布一直如上图所示

弓長知行·2023-04-14 01:02

如何用GAN训练自己的数据生成新的图片

目录一、读取数据问题二、维度不匹配问题总结出于工作需要，学习了GAN，原理这块就不多讲了，主要讲怎么训练自己的数据生成新的图片，因为博客上大多是生成MNIST数据集,生成自己的图片时，有些小坑。

·2023-04-14 01:09

找tensorflow文件位置

importmoduleprint(module.file)所以这里就是importtensorflowprint(tensorflow.file)fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

zootopia20169172·2023-04-13 19:29

深刻理解MTCNN原理, 超级详细，从零开始做人脸检测。Tensorflow2实现

从mnist数据集开始大多数朋友上有的第一个数据集，有着深度学习的helloworld之称！我们先看看数据集的

达闻西_·2023-04-13 19:14

PHP有哪些杀手级超厉害框架或库或应用？

官方还提供了众多的案例，比如：检测语言分类MNIST识别手写字体（标准的人工智能入门项目）垃圾邮件过滤文章分类预测葡萄酒

PHP武器库·2023-04-13 18:41

【优化算法】使用遗传算法优化MLP神经网络参数（TensorFlow2）

待优化的模型：基于TensorFlow2实现的Mnist手写数字识别多层感知机MLP#MLP手写数字识别模型，待优化的参数为layer1、layer2model=tf.keras.Sequential(

宛如近在咫尺·2023-04-13 18:18

Pytorch：VGG16训练CIFAR10数据集出现bug之总结

@Pytorch：VGG16训练CIFAR10数据集出现bug之总结从github上下载的源码是LeNet训练Mnist数据集,我寻思着我用vgg16网络训练一下cifar10数据集试试呗。

柠檬树下你和我₰·2023-04-13 13:09

【将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类并得到聚类评价（精度、NMI）】

为了在给定的数据集上使用这些算法并评估聚类效果，我们需要进行以下步骤：1.加载数据集我们首先需要加载三个数据集：fisheriris、COIL20和MNIST。

落叶霜霜·2023-04-13 00:22

将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入图正则化非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类评价（精度、NMI）

首先，需要对三个数据集进行预处理，即将它们转换成图像矩阵的形式，并将它们进行归一化处理，使得每个像素值在[0,1]之间。然后，可以使用图正则化非负矩阵分解算法（Graph-RegularizedNon-negativeMatrixFactorization,GR-NMF）对这些数据集进行分解，得到每个数据点的低维表示。GR-NMF是一种常用的矩阵分解算法，它能够自动提取数据中的潜在特征，并生成一组