MNIST数字识别第25页

深度学习-Tensorflow使用Keras进行模型训练

本文以FasionMNIST/加州房价数据集为例，介绍KerasAPI进行分类问题/回归问题模型训练的方法Tensorflow版本Tensorflow和keara都需要2.0及以上版本importtensorflowastffromtensorflowimportkerasprint

毛飞龙·2023-03-21 05:03

深度学习入门-mnist数据集

深度学习入门-基于python的理论与实现3.6.1MNIST数据集我使用的是pyhcharm可以直接通过setting里Installtensorflow模块导入mniset数据集mnist数据集&tensorflow

qtayu·2023-03-20 10:58

anacoda

这个包内运行condalist发现很多东西都没有所以在包内再次安装'''installanaconda'''镜像https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn/解决keras的mnist

哪种生活可以永远很轻松·2023-03-20 10:32

mnist_cnn

kerascodefrom__future__importprint_functionimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

醉乡梦浮生·2023-03-20 09:05

tensorflow-2

接下来的部分，需要使用框架实现卷积神经网络，做更复杂的Mnist手写数字识别。

我吃我样·2023-03-19 05:47

基于python TensorFlow 实现数字识别

主要利用了MNIST图像库，代码如下#_*_coding:UTF-8_*_importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

长安不下雨·2023-03-18 23:03

创建一个基本的pytorch框架

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms读取数据集一种是导入python自带的数据train_db=datasets.MNIST

Danah.F·2023-03-18 13:20

《动手学深度学习》阅读笔记

第一章：回归1.获取数据集Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集，体量比较小所以使用它importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportsyssys.path.append

Diros1g·2023-03-17 08:25

tensorflow训练保存检验模型基本流程

参考：TensorFlow运作方式入门http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_tf.html注意以下代码仅为示例Step1准备数据输入按需制作训练集Step2

Rashawn·2023-03-16 14:17

安装tensorflow-gpu，进而使用Keras

1.检查是否真的能用tf.test.is_gpu_available()#True#runaConvnetworkclassifyingmnistdataset'''

李向前04·2023-03-16 11:25

从官网下载/处理 MNIST 数据集，并构造CNN网络训练

这里写自定义目录标题MNIST网络测试用1.导入所需要的模块2.下载MNIST数据集3.读取MNIST数据集MNIST网络测试用1.导入所需要的模块importsyssys.path.append('.

小灰机大·2023-03-16 07:22

人工智能的 "hello world"：在 iOS 实现 MNIST 数学识别

图片发自AppMNIST:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/MNIST机器学习入门:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.htmliOSMNIST

iOSDevLog·2023-03-15 16:28

One-Shot Learning

一、One-ShotLearning的意义1.减少训练数据深度学习需要大量的数据例：MNIST为了10个类别的区分，需要60000张训练图像，平均一个类别需要6000张训练图像One-Shot试图将一个类别的训练图像减少

南国_·2023-03-15 10:02

将灰度图片转化成Mnist数据集并加载该Mnist数据集训练

步骤1：首先使用这个项目将灰度图片转化成Mnist数据集GitHub-gskielian/JPG-PNG-to-MNIST-NN-Format:Python/BashscriptsforcreatingcustomNeuralNetTrainingData

爱玩电动的阿伟·2023-03-15 09:59

OpenCV+python计算机视觉图像处理5——数字识别案例

样本介绍样本地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/KNN最近临域本质：KNNtest样本k个max108个1->1#1.loaddata#2.knntesttraindistance5

手写的现在ing·2023-03-15 09:57

「ML 实践篇」分类系统：图片数字识别

目的：使用MNIST数据集，建立数字图像识别模型，识别任意图像中的数字；文章目录1.数据准备（MNIST）2.二元分类器（SGD）3.性能测试1.交叉验证2.混淆矩阵3.查准率与查全率4.P-R曲线5.

Aurelius-Shu·2023-03-15 09:16

【学习OpenCV4】基于OpenCV的手写数字识别

基于OpenCV的手写数字识别案例从’digits.png’加载手写数字识别的数据集，然后训练

计算机视觉与OpenCV·2023-03-15 07:51

2019-10-20

4.下午默写一遍Mnist数据集代码实现。拓展学习内部实现原理。5.晚上总结，整理。

standineachothe·2023-03-14 10:44

零基础入门直观形象理解卷积神经网络

经典神经网络是全连接模式，使用经典神经网络遇到的最大问题就是参数太多，以MNIST数据集为例，MNIST数据集每一张图片是1*28*28,图片大小是28*28，1*

Zkaisen·2023-03-14 07:14

【论文笔记】基于深度学习的端到端无监督配准模型——变形图像配准网络（Deformable Image Registration Network, DIRNet）

文章提出了一种端到端的无监督配准模型——变形图像配准网络（DeformableImageRegistrationNetwork,DIRNet），并在手写数字数据集MNIST和心脏电影MR数据集SCD上做了实验

棉花糖灬·2023-03-13 16:56

【无标题】

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#画图对应的库fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

狗头青的征战史·2023-03-13 16:25

训练神经网络需要联网吗,训练神经网络需要多久

一般神经网络要训练多久谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创卷积神经网络训练mnist时间多久用MATLAB与BP神经网络法处理15组数据,共60个数据,需要多长时间训练时长取决于训练算法、训练目标、样本数量和网络规模

神经网络技术宅·2023-03-13 07:59

Scikit-learn之模型评估预测

sklearn.decomposition.PCA—scikit-learn1.2.2documentation（sklearn官网），代码以后补上，先介绍一些简单的sklearn能做到很多传统意义上（比较简单）的机器学习，例如：分类，回归，聚类，降维，模型预测，预处理而深度学习用到的是神经网络Mnist

灼清回梦·2023-03-13 07:58

机器学习作业一：使用k-近邻算法实现手写数字识别（1）+（2）

文章目录一、k-近邻算法二、k值的选取及归一化的重要性三、k近邻算法的一般流程四、使用KNN进行手写数字识别的步骤五、主要代码六、算法缺点七、使用sklearn库实现简单的KNN算法实例八、参考一、k-

alivefdy·2023-03-13 07:58

几行python代码搞定一个识别手写数字集（Mnist）的机器学习程序

我发现哪怕是一些最基础的代码（比如题目中的Mnist数字集的识别），刚学的时候对着教材抄代码以为自己都搞懂了，后面才发现其实简单的代码里还藏着很多初学时候搞不懂的知识点。

lblbc·2023-03-13 07:57

机器学习算法——K-近邻算法（代码实现手写数字识别）

0、引言，K-近邻算法是一种非常有效的分类算法，它非常有效且易于掌握。原理：K-近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品。使用前，我们需要有一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知到样本集中每一数据与其所述分类的对应关系。输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中

零壹博弈·2023-03-13 07:57

【10个适合新手的人工智能项目 - 03】手写数字识别

使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。

誰不重要·2023-03-13 07:35

【10个适合新手的人工智能项目 - 02】手写数字识别：使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。

为了编写一个手写数字识别程序，我们需要使用Python编程语言和一些机器学习算法。在这个项目中，我们将使用深度学习神经网络模型，它被广泛应用于图像识别任务。

誰不重要·2023-03-13 07:28

tf.keras搭建神经网络八股

tf.keras搭建神经网络八股importmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

原上的小木屋·2023-03-12 19:15

Java基于opencv实现图像数字识别(五)—投影法分割字符

Java基于opencv实现图像数字识别(五)—投影法分割字符水平投影法1、水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像)；2、选出一个最优的阀值，根据比这个阀值大或小，用一个数组记录相应

奇迹迪·2023-03-12 18:10

移动开发总结

HTML:设置页面宽度等于设备宽度，并禁止用户缩放页面忽略页面中的数字识别为电话，忽略email识别开启对webapp程序的支持（仅针对IOS系统）:网站开启对webapp程序的支持，其实意思就是删除默认的苹果工具栏和菜单栏

子不语静守花开·2023-03-12 16:16

Pytorch1.0 使用多种网络优化解决 MNIST

MNIST可谓是机器学习的入门必讲的问题了。MNIST数据集包含了手写的0-9的图片，其中有一个训练数据集和一个测试数据集。本文就采用“从易到难”的三种不同的模型，不断提升机器学习的正确率。

top_小酱油·2023-03-12 15:15

2019-10-17

Mnist数据集的训练集和测试集数据下载：数据下载完成后还需要做数据装载操作：

standineachothe·2023-03-12 08:50

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)

https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

小锋学长·2023-03-12 06:23

深度学习之“制作自定义数据”--torch.utils.data.DataLoader重写构造方法。

前言：本文讲述重写torch.utils.data.DataLoader类的构造方法，对自定义图片制作类似MNIST数据集格式（image,label），用于自己的Pytorch神经网络模型运行，代码已整理打包上传网盘

葡萄成熟时_·2023-03-11 17:44

深度学习与神经网络:调用数据集,完成应用(2)

在上一篇文章中,我们通过使用mnist上的图片和标签数据来去制作数据集,而今天这一篇文章我们将在反向传播过程中和测试过程中调用数据集.一:反向传播获取文件(mnist_backward.py)先上代码:

云时之间·2023-03-11 14:40

深度学习训练营第一周

关于MNIST手写识别数据集的探索一、前期工作1、导入数据importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,modelsimportmatplotlib.pyplotasplt

Salvare999·2023-03-11 13:03

深度学习训练营之识别宝可梦人物和角色

功能详细介绍：调用官方的网络的模型模型训练官方模型调用设置动态学习率模型训练模型评估结果分析参考链接原文链接本文为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·2023-03-11 13:32

深度学习训练营之yolov5 官方代码调用以及-requirements.txt下载当中遇到的问题

下载源码yolov5的下载遇到问题问题解析问题处理创建虚拟环境下载当中遇到的问题代码运行视频检测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·2023-03-11 13:02

深度学习训练营实现minist手写数字识别

深度学习训练营原文链接环境介绍前置工作设置GPU导入要使用的包进行归一化操作样本可视化调整图片格式构建CNN网络编译模型模型训练预测操作原文链接本文为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·2023-03-11 13:01

深度学习之循环神经网络（RNN）实现股票预测

数据加载划分数据集模型训练数据预处理归一化对样本进行构建构建模型激活模型对模型进行训练结果可视化预测模型评估原文链接本文为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·2023-03-11 13:01

飞桨领航团深度学习速成营学习记录

目录第一课作业-简单图像增广作业要求1.图片缩放2.图片翻转3.图片旋转4.图片亮度调节5.图片随机裁剪第二课作业-手写数字识别作业要求1.准备数据2.网络配置3.补全网络代码第三课作业-蝴蝶图像分类作业要求

Berlin.cpp คิดถึง·2023-03-11 13:29

chapter6-CNN

MNIST与Ｃ

白敏鸢·2023-03-10 08:28

Mnist 图片测试

2、手写图片、caffe输入格式转换windows画图软件，属性设置图片像素28*28图片黑底白字，用matlab将图片转化为mnist二进制格式文件，clc;clear;fori=1:10imgOrigin

菜囧爱学习·2023-03-10 05:08

经典模型LeNet跑Fashion-MNIST 代码解析

测试6.6.卷积神经网络（LeNet）—动手学深度学习2.0.0documentationimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#输入通道1表示黑白输出通道6表示6组取不同特征的卷积核因为卷积核是5*5,原始图片单通道黑白28*28,看图目的是输出6组28*28的特征图,故需要四条边都padding

Rondox·2023-03-09 16:00

神经网络--从0开始搭建过拟合和防过拟合模型

今天来学习一下如何从0开始搭建过拟合和防过拟合模型，本文是从零开始的，如有需要可自行跳至所需内容~本文目录：一、Fashion-MNIST数据集简介1.数据库内容2.数据量3.数据及标签的具体形式4.显示随机数据样本及对应标签二

是Dream呀·2023-03-09 16:27

卷积神经网络与循环神经网络实战 --- 手写数字识别及诗词创作

卷积神经网络与循环神经网络实战—手写数字识别及诗词创作文章目录卷积神经网络与循环神经网络实战---手写数字识别及诗词创作一、神经网络相关知识1.深度学习2.人工神经网络回顾3.卷积神经网络（CNN）3.1

Python-AI Xenon·2023-03-09 11:03

现代卷积神经网络(AlexNet)

文章部分文字和代码来自《动手学深度学习》文章目录深度卷积神经网络（AlexNet）学习表征AlexNet架构模型设计使用模型进行Fashion-MNIST分类数据集超参数、优化器，损失函数训练测试结果深度

青云遮夜雨·2023-03-09 11:50

《PyTorch深度学习实践》Lecture_06 逻辑回归 Logistic Regression

站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_06重点回顾+手记+代码复现+报错解决Lecture_06逻辑回归LogisticRegression一、重点回顾（一）分类任务的数据集①TheMNISTDataset

　木夕敢敢·2023-02-27 18:09

Lecture6 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)

目录1常用数据集1.1MNIST数据集1.2CIFAR-10数据集2课堂内容2.1回归任务和分类任务的区别2.2为什么使用逻辑斯蒂回归2.3什么是逻辑斯蒂回归2.4Sigmoid函数和饱和函数的概念2.5

Curz酥·2023-02-27 18:32

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