MNIST数字识别第22页

卷积神经网络层可视化实战--Apple的学习笔记

学习了基本理论后，进行keras实战练习手写数字识别，主要目的是了解Keras相关API的使用，并且对深度学习再深入理解下。深度学习的主要特点是特征的自动提取。我都不需要设置权重的初始化值。

applecai·2023-04-12 17:22

PyTorch C++系列教程2：使用自定义数据集

PyTorch系列文章目录文章目录PyTorch系列文章目录前言一、概览工作原理总结前言在上一篇文章中，我们讨论了如何使用PyTorchC++API实现VGG-16来识别MNIST数据集。

武魂殿001·2023-04-12 09:37

[chapter 24][PyTorch][多分类问题实战]

前言这里面结合手写数字识别的例子，回顾一下多分类问题.前面有讲过同一个模型，不同的训练方法差异很大主要有以下几个原因：epoch:迭代次数learning_rate:学习率网络深度权重系数的初始化这里结合一个三层的神经网络实例

明朝百晓生·2023-04-12 08:24

[chapter 26][PyTorch][MNIST 测试实战】

前言这里面结合手写数字识别的例子，讲解一下训练时候注意点目录训练问题解决方案参考代码一训练问题训练的时候,我们的数据集分为TrainData和validationData。

明朝百晓生·2023-04-12 08:22

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.5卷积神经网络-卷积神经网络（LeNet）

5.5卷积神经网络（LeNet）在3.9节（多层感知机的从零开始实现）里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。

蒸饺与白茶·2023-04-12 02:19

LeNet的详细网络结构

针对MNIST的LeNet结构如下图所示：包含2个卷积层，2个max池化层，2个全连接接层和1个relu层与一个softmax层。下面我来推导一下每层的神经元数目和参数的个数。

zhongshaoyy·2023-04-11 22:14

卷积神经网络各种经典模型--上篇

它是最早的CNN架构之一，旨在进行手写数字识别。LeNet包含七个层，包括三个卷积层和两个子采样（池化）层。该网络的输入是数字图像，输出是对该数字的分类预测。

Are_you_ready·2023-04-11 22:11

PyQt5+VGG实现手写数字识别GUI

项目专栏：【图像分类PyQt5】教程专栏《导航目录贴》带你深入学习图像分类实战经验文章目录前言一、PyQt5+VGG实现手写数字识别GUI二、VGG介绍2.1VGG的优点2.2VGG的缺点三、VGG网络结构

海洋.之心·2023-04-11 16:55

python查看指定文件夹中的文件个数

/mnist_test'#输入文件夹地址files=os.listdir(path)#读入文件夹num_png=len(files)#统计文件夹中的文件个数print(num_png)#打印文件个数#输出所有文件名

佟湘玉滴玉·2023-04-11 09:35

python 列表随机采样_pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()

生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法需要的库importtorch使用方法这里以MNIST举例代码详解那么这里就相当于抽取了一个全排列所以就可以了。

weixin_39536427·2023-04-11 07:50

公开数据集集合MedMNIST和Chest x-rays14

MedMNIST官网：https://medmnist.com/MedMNIST数据集下载：https://www.dropbox.com/sh/upxrsyb5v8jxbso/AADOV0_6pC9Tb3cIACro1uUPa

进阶媛小吴·2023-04-11 05:08

LeNet-5 神经网络模型分析及其 TensorFlow 实现

一、LeNet-5简介LeNet-5是YannLecun于1998提出的神经网络架构，更是卷积神经网络的开山鼻祖，虽然该网络模型仅有7层神经网络结构，但在MNIST数据集上的识别精度高达99.2%，是卷积神经网络首次在数字图像识别领域的成功运用

csdn-WJW·2023-04-10 20:35

深度学习_Python_TensorFlow之卷积神经网络

本文准备以MNIST数据集为案例，使用Python语言和TensorFlow平台构建卷积神经网络模型。

葭月丶拾玖·2023-04-10 18:57

良心教学——手把手教你搭建一个基于PyTorch【手写数字识别】| 附：360GPT？360AI？周鸿祎现场实测（中国版GPT）GPT为何能破圈？| Neo4j图数据库操作

欢迎大家点赞收藏⭐留言附：此前曾分享过的几个手写数字识别案例

追光者♂·2023-04-10 17:19

常用Python模块4

模块项目数1.setuptools.dist用在(144)个项目中2.keras.datasets.mnist用在(144)个项目中3.Cookie用在(144)个项目中4.tkinter.filedialog

weixin_51551879·2023-04-10 17:38

1机器学习&图像分类之KNN实现与sklearn调用

以下是选择MNIST作为训练集，实现的KNN算法，用以记录。importtorchimportoperatorimportnumpyasnpfromtorch.u

Leafing_·2023-04-10 15:32

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码

分享给大家，北大教授的一段话：你发现没，喜欢独来独往的人，其实大部分都是品行非常好的人。这些人从来不扎堆，也不搬弄是非。只喜欢一个人，把自己应该干的事干好，享受自己干干净净的精神世界，和干干净净的生活圈子。有点时间就宅在家里，给自己做顿饭，放首喜欢的音乐，

追光者♂·2023-04-10 13:16

解决cannot reshape array of size 3920000 into shape (100,28,28,1)

yulanf·2023-04-10 04:45

ValueError: cannot reshape array of size 9912406 into shape (60000,28,28,1) 问题解决

原因数据集解压方式错误，MNIST文件下载后是.gz格式，需要在linux环境下解压（win7环境用rar解压，报同样错误）t10k-images-idx3-ubyte.gzt10k-labels-idx1

wyx100·2023-04-10 04:44

深度学习训练营Y3之yolov5s.yaml解析

yolov5s.yaml源文件ParametersanchorsBackbone参数解释Head参考内容原文链接本文为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

无你想你·2023-04-10 04:11

【深度学习 | Pytorch】从MNIST数据集看batch_size

一、MNIST数据集MNIST是一个手写数字图像数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。

旅途中的宽~·2023-04-09 22:10

pytorch lightning之验证与测试

添加test流程划分数据集以下代码使用torchvision包内实现的MNIST。如果使用自定义的数据集，先用pytorch实现Dataset子类，再继承pl

CsdnWujinming·2023-04-09 21:50

Pytorch基础（一）- pytorch介绍，回归和分类问题

目录Pytorch发展及特点简单回归问题手写数字识别Pytorch发展及特点pytorch在torch7上进行开发的，2018年发布了第一个稳定的版本。

sherryhwang·2023-04-09 20:15

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

YoLo-8·2023-04-09 20:08

TensorFlow实现简单的卷积网络

实现fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastf#加载MNIST数据集mnist=input_data.read_data_sets

阿成9·2023-04-09 15:00

K近邻算法【OpenCV&Python】

K近邻算法—入门0、引言1、理论基础3、计算3.1归一化3.2距离计算4、手写数字识别的原理4.1数据初始化4.2读取特征图像4.3提取特征图像的特征值4.4计算待识别图像的特征值4.5计算待识别图像与特征图像之间的距离

一只丁小丁呐·2023-04-09 09:24

k近邻算法_图穷匕见：K近邻算法与手写数字识别

机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供判断(预测)结果。例如，我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机，它就会据此产生模型，在面对新情况时(判断另一个孩子能不能成为运动员)，模型就会给出相应的判断。比如，要对一组孩子进行测试，首先就要获取这组孩子

weixin_39886956·2023-04-09 09:53

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.6 K近邻手写数字识别

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.6K近邻手写数字识别本节使用OpenCV自带的K近邻模块识别手写数字。

菩提树下祈愿的少年·2023-04-09 09:51

算交叉熵lossFunction报错“1D target tensor expected, multi-target not supported”的解决办法

用pytorch完成字符识别分类任务时，发现loss=lossFunction(out,labels)报错同样的代码在MNIST数据集上就没有报错，原因是数据载入类型不符合规范输入labels维度应该为

道理我都懂，但我就是不会编·2023-04-09 00:31

各种深度学习机器学习数据集（大多数内附读取脚本！）（建议按ctrl+F查询是否有需要的，持续更新中。。）

欢迎关注，高强度更新和MATLAB,PYTHON编程，C++编程，算法编程，深度学习，自然语言处理，图像处理，OPENCV等相关知识:)摘要MNIST数据集、行人车辆检测数据集、安全头盔数据集、白酒数据集

瞲_大河弯弯·2023-04-08 22:14

[Chatgpt提效实战]基于ResNet50的MNIST手写数字识别

prompt请你帮我写一个pytorch框架下的图像分类模型的训练代码，使用pytorch中的resnet50预训练模型作为模型主体，使用pytorch中的mnist数据集作为训练数据，使用crossentropy

ZEBRONE·2023-04-08 17:20

PyQt5+ResNet实现手写数字识别GUI

项目专栏：【图像分类PyQt5】教程专栏《导航目录贴》带你深入学习图像分类实战经验文章目录前言一、PyQt5+ResNet实现手写数字识别GUI二、ResNet介绍2.1ResNet的优点2.2ResNet

海洋.之心·2023-04-08 17:47

PyTorch C++系列教程1：用 VGG-16 识别 MNIST

系列文章目录文章目录PyTorch系列文章目录前言安装CPU版本：GPU(CUDA9.0)版本：GPU(CUDA10.0)版本：一、VGG-16的网络结构训练总结前言本文讲解如何用PyTorchC实现VGG-16来识别MNIST

武魂殿001·2023-04-08 13:50

F.5【性能优化模型压缩】VisualDL 2.0应用升级--基于「手写数字识别」模型的全功能展示

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性

汀、人工智能·2023-04-08 05:02

tensorflow:自定义卷积层实现MNIST识别

万州客·2023-04-08 01:25

（pytorch进阶之路）cGAN、LSGAN

文章目录cGANLSGAN原来gan有什么问题：判别器的输入无论是真实的样本还是预测样本，输入都只有一个，x或者g(z)，我们只是把照片放入判别器中但是我们在MNIST数据集中，有10类数据分别是0~9

likeGhee·2023-04-08 00:20

模型选择+过拟合+欠拟合

在前面的章节中，你可能在用Fashion-MNIST数据集做实验时已经观察到了这种过拟合现象。

噜啦l·2023-04-07 21:42

从0开始使用腾讯云GPU服务器

orMacOS不方便安装外接显卡在此演示一种基于腾讯云（阿里云/Google云相同）的GPU主机训练的配置指南首先是一份本地能跑通的Python3+tensorflow训练代码：简单的Tensorflow识别MNIST

Frony_Lee·2023-04-07 18:35

bidirectional_rnn

future__importprint_functionimporttensorflowastffromtensorflow.contribimportrnnimportnumpyasnp#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

醉乡梦浮生·2023-04-07 14:41

利用paddlepaddle进行手写数字识别

题目描述题目链接MNIST是计算机视觉领域的“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这种手写图像的经典数据集已经成为基准分类算法的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍

有点大的青椒·2023-04-07 12:16

Deep Learning with Python 系列笔记（三）：计算机视觉

但首先，让我们来看看一个非常简单的“convnet”示例，我们将使用我们的convnet来对MNIST数字进行分类。下面的6行代码展示了基本的convnet是什么样子的。

hanzy88·2023-04-07 12:33

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

人生苦短，我用pythonKNN可以说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。注意：KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。python安装包+资料:点击此处跳转文末名片获取环境使用:Python3.8Pycharm第三方模块使用:Scikit-learn（以前称为scikits.l

蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

Pytorch实现MNIST手写数字识别及利用.pth文件进行模型推理

Pytorch实现MNIST手写数字识别及利用.pth文件进行模型推理1.模型训练及测试的基本流程及代码2.利用最后保存的.pth参数进行模型推理2.1模型推理的意义2.2推理代码1.模型训练及测试的基本流程及代码导入相关的包

何必羞涩·2023-04-07 07:50

几种经典的卷积神经网络模型

1.卷积神经网络解决的问题我们构造了⼀个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进⾏分类。每张图像⾼和宽均是28像素。

zjz_xn·2023-04-07 04:18

经典卷积神经网络模型盘点

该网络在当时的一个主要应用场景是手写数字识别。该

Wang Dachui·2023-04-07 04:15

Tensorflow实现基于Bidirectional LSTM Classifier

数据集是在mnist上进行测试。先载入Tensorflow、Numpy，以及Tensorflow自带的MNIST数据读取器。

河南骏·2023-04-06 23:01

2020-06-14

我们首先使用MNIST数据集，该数据集包含6万个手写和标记数字训练样本和10,000个的测试样本，0到9，因此共有10个“分类”。

数据小黑升值记·2023-04-06 16:17

24种用于机器学习的最佳电子商务和零售数据集

一、机器学习的产品数据集Fashion-MNIST：MNIST非常适合产品分类用例，其中包含10个类别的近60,000张时尚产品的训练图像和10,000张测试图像。

overad·2023-04-06 13:01

机器学习六—深度学习算法之人工神经网络（ANN）

神经网络训练过程四、神经网络MLPClassifier参数用法五、人工神经网络算法实现1.首先简单使用sklearn中的neural_network的例子2.用神经网络训练iris数据集3.用神经网络训练MNIST

小白只对大佬的文章感兴趣·2023-04-06 08:51

动手学深度学习-Fashion-MNIST数据集

动手学深度学习-Fashion-MNIST数据集一、读取数据集我们通过框架中的内置函数将Fashion-MNIST数据集下载并读取到内存中。

Moonpie小甜饼·2023-04-05 22:54

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