MNIST数字识别第32页

Tenosorflow基础学习---------Tensorflow训练自己的数据集

一般我们获得的数据集并非是提前处理好的二进制的格式文件，所以我们需要将数据集进行处理，当然我们这里说的数据集类似于猫狗大战那样的，并不是MNIST和CIFAR-10那样拿来就可以直接用的，而且提前分类和标签的数据集

码元·2023-01-20 02:15

机器学习深度学习基础笔记(2)——梯度下降之手写数字识别算法实现

实现一个手写数字识别的算法1.训练数据MNIST数据集：训练集(train)：50000——用于训练验证集(validatio

明夏小斯·2023-01-20 01:34

【Keras】MNIST99%准确率。训练自动停止报错：TypeError: ‘＞‘ not supported between instances of ‘Nonetype‘ and ‘float‘

问题描述【Tensorflow==1.15.0】使用tf.keras自定义回调函数，设置根据准确率自动停止训练时，报错TypeError:'>'notsupportedbetweeninstancesof'NoneType'and'float'importtensorflowastfclassmyCallback(tf.keras.callbacks.Callback):defon_epoch_e

曾小蛙·2023-01-20 01:02

GPU云主机配置内容的深度学习

下面是笔记记录主要内容：一、GPU主机的基本配置二、anaconda的安装和依赖包的安装三、jupyter_notebooks的使用四、跑一个cnn结构的MNIST测试下速度sorry，之前说美团云不能自定义镜像

m0_63984008·2023-01-19 20:16

深入浅出——人工智能基础

所以就来总结总结以前学到的东西以及自己的理解，避免遗忘，这篇文章主要讲解神经网路结构，卷积神经网络的原理（卷积层、池化层、全连接神经网络），梯度下降算法和应用卷积神经网络的一个机器学习入门列子——基于MNIST

AI小白·2023-01-19 19:04

基于labview的车牌识别系统

基于labview的车牌识别系统，实现对车牌位置识别和数字识别，程序为虚拟资料YID:579656418824110

「已注销」·2023-01-19 19:57

［一讲解布尔代数深度学习基础]MNIST 手写数字识别

使用完全连接的深度学习模型对手写数字进行分类。实现最先进的结果达到了80%的准确率。比具有60%准确率的简单网络更准确微云文件分享:2212.0193v1.pdf下载地址:https://share.weiyun.com/htk7F5Ci文件大小:566.0KBSnet文章链接

神童精英82·2023-01-19 19:25

谷歌免费云服务器Colab使用入门

打开googlecloud找到新建->更多->GoogleColaboratory配置GPU挂载GoogleDrive在Colab上训练Mnist数据集Tips什么是Colab？

黑夜里游荡·2023-01-19 18:13

AI入门----PyTorch的结构

PyTorch中常用的模块的结构如下：1、torchvision包：①datasets：datasets中包含常用的数据集，例如MNIST，CIFA等；②models：models中包含一些经典的已经训练好的模型

wangeil007·2023-01-19 18:42

3.损失函数，反向传播，优化器

文章目录前言一、损失函数1.L1Loss，MSFLoss2.交叉熵函数二、反向传播、优化器2.1优化器模板2.2自适应学习率模板三、对MNIST进行模型训练总结前言最近学会了如何使用pytorch搭建模型和训练模型

Master___Yang·2023-01-19 17:58

CIFAR10模型加载、保存及验证

文章目录前言一、保存加载模型二、模型训练和验证1.使用cuda进行训练2.训练测试集三、CIFAR10模型训练和验证1.模型2.模型训练3.模型测试前言前端时间写了使用pytorch训练了mnist数据集

Master___Yang·2023-01-19 17:27

Pytorch(八) --Pytorch实现多分类问题

对mnist数据集使用多分类，代码如下：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.d

starlet_kiss·2023-01-19 16:51

pytorch实现DNN-例子

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.autogradimportVariable#trainingsettingbatch_size=16#MNISTDatasettrain

nothing-xianm·2023-01-19 16:51

基于深度学习的手写数字实现及超简单的英文字母识别

本文章大致分为5个板块，分别是MNIST数据库，深度学习神经网络的构建，图像预处理，图像识别，简单的英文字母识别展示。

Skizofreni·2023-01-19 16:49

基于Dropout深度神经网络的手写体数字识别（Matlab）

一.Dropout方法简述深度神经网络包含多个非线性隐含层，这使得他们成为非常有表现力的模型，可以学习其输入和输出之间非常复杂的关系。然而在有限的训练数据情况下，这些复杂的关系中的许多将是噪声采样的结果。因此即使同一分布中抽取，它们也将存在于训练集中，而不存在于实际测试数据中。在无限计算中，“正规化”一定大小模型的最佳方法是平均预测所有可能的参数设置，并根据给定训练数据的后验概率对每个设置进行加权

Alvin陈·2023-01-19 16:49

【手写数字识别】基于Lenet网络实现手写数字识别附matlab代码

手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支，主要研究如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸上的阿拉伯数字。现阶段手写数字识别的主要研究方法有统计、聚类分析和神经网络。最小距离分类算法是模式识别中较传统、

matlab科研助手·2023-01-19 16:19

【数字识别】基于DBN实现minist数据集手写数字识别附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍深度置信网络(DeepBeliefNetwork,DBN)属于生成性深度学习结构。其可获取观测数据和相应类别的联合概率分布，能

matlab科研助手·2023-01-19 16:19

基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述MNIST数据集(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase

我爱C编程·2023-01-19 16:47

训练神经网络跑了好几天,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：小发猫卷积神经网络训练mnist时间多久tensorflow训练一个神经网络需要多长时间。

aifans_bert·2023-01-19 12:37

神经网络迭代次数与Lambert定律

积分在《以5‰的概率计算一个网络准确率达到99.9%的时间和迭代次数---实例三分类mnist3

黑榆·2023-01-19 12:37

在运用mindspore框架和华为云平台学习中遇到的问题

示例：LeNet手写数字识别程序前提：已成功安装mindspore在华为平台中创建的notebook有时会出现隐私设置错误问题，点击高级设置选项，继续前往即可。

五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

PyCharm SSH远程连接华为云平台

运行程序：基于Mindspore的LeNet5的手写数字识别程序步骤：在华为云平台中ModelArts控制台创建notebook，创建并运行任务。

五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

tensorflow基本图像分类

基本图像分类处理步骤预处理数据构建模型设置层编译模型训练模型向模型馈送数据评估准确率进行预测相关代码tensorflow版本version2.3.1FashionMNIST数据集，该数据集包含10个类别的

ynchyong·2023-01-19 09:50

基于OpenMV的图像识别之数字识别

基于OpenMV的图像识别OpenMV简介OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块，以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。同时OpenMV也是一个可编程的摄像头，通过Python语言可实现你想要的逻辑。而且摄像头本身也内置了一些图像处理的算法，使用起来也更加的方便，仅需要写一

酷酷的小婷·2023-01-19 08:33

基于python手撕实现BP 神经网络实现手写数字识别

本项目使用python实现全连接网络和梯度优化方向传播并且实现了手写数字识别项目：神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输入层（inputlayer）有三个units（为补上的bias，通常设为

数学是算法的灵魂·2023-01-18 20:20

基于贝叶斯判决的手写数字识别系统,带GUI界面

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述贝叶斯判别规则是把某特征矢量(x)落入某类集群的条件概率当成分类判别函数(概率判别函数)，x落入某集群的条件概率最大的类为X的类别，这种判决规则就是贝叶斯判别规则。贝叶斯判别规则是以错分概率或风险最小为准则的判别规则。判别函数，各个类别的判别区域确定后，可以用一些函数来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类别，这些函

我爱C编程·2023-01-18 18:07

torchvision.datasets.ImageFolder 数据加载

1、torchvision已经余弦实现了常用的Dataset，包括CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10

Smiler_·2023-01-18 17:33

【pytorch学习实战】第三篇：逻辑回归

非晚非晚·2023-01-18 17:32

PyTorch深度学习实践部分代码示例

站刘二大人视频PyTorch深度学习实践线性模型1.穷举法2.梯度下降算法（贪心法）3.反向传播4.用PyTorch实现线性回归5.逻辑斯蒂回归6.处理多维特征输入神经网络1.全连接神经网络：PyTorch识别MNIST

SDUer_DZL·2023-01-18 17:32

matlab编写识别手写数字_不调包的基于matlab的手写数字识别

逻辑回归(logisticregression)由于以前学习的时候做的笔记都在学校，又不能返校，所以带不回来了。因此我打算把所有的东西都推倒重来，虽然需要很多时间，但是从中也学到了很多的新东西。最近再一次学了logisticregression算法，觉得对这个算法的领悟又上了一个层次。所以决定手写一下这个算法，作为练手的工具，当然是首选matlab和minist数据集了。首先说明一下，读取数据的代

weixin_39627430·2023-01-18 16:39

机器学习1-神经网络-手写数字识别-调库-2020-12-01

机器学习1-神经网络-手写数字识别-调库#某手写数字数据集有10000个样本，每个样本的特征储存在imagesData.txt中，特征数目784，#样本的标签文件是labelsData.txt中，label

你不温柔·2023-01-18 16:39

机器学习之神经网络（五）手写数字识别案例调库实现

题目要求某品牌运动鞋数据集有上万个样本，共有10个品种运动鞋，标记为0-9。每个样本的特征数据储存data.txt中，样本的标签文件存储在labels.txt中。请完成该数据集的分类识别。可以用自己写的神经网络函数代码，也可以调用相关神经网络库函数。库函数导入，数据集的加载，适当缩放特征；将数据集随机分成训练集和测试集；调用神经网路相关库函数，或者自己编写的神经网络函数；建立适当的神经网络模型，包

繁华三千东流水·2023-01-18 16:38

神经网络手写数字识别#调库

#调库三部曲#1.导包importnumpyasnpfromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score,f1_score,\confusion_matrix,classification_report#10.获取特征xx=np.loadtxt(r'./i

小杨变老杨·2023-01-18 16:08

卷积神经网络调库实现手写数字识别

importtensorflowastfimportrandomfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data随机种子tf.set_random_seed

心软是病@强颜欢笑·2023-01-18 16:38

基于python手撕实现BP 神经网络实现手写数字识别（不调库，附完整版本代码）

本项目使用python实现全连接网络和梯度优化方向传播并且实现了手写数字识别项目：神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输入层（inputlayer）有三个units（为补上的bias，通常设为

甜辣uu·2023-01-18 16:38

卷积神经网络入门

深度学习项目的步骤或者过程：准备数据提取——从数据源获取Fashion-MNIST图像数据；转换——把数据转换成张量的形式；加载——把我们的数据放入一个对象，使它容易访问。

weixin_42561013·2023-01-18 12:18

翻译：PyTorch基础知识学习 - 构建神经网络

在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对FashionMNIST数据集中的图像进行分类。一、引用相关的库

茕夜·2023-01-18 12:32

【PyTorch】教程：学习基础知识-(4) Transforms

FashionMNIST特性为PILIm

黄金旺铺·2023-01-18 11:20

关于神经网络深度学习的几个实验

目录前言一、MNIST-全连接二、CNN卷积神经网络三、RNN-文本分类四、CGAN-MNIST-数字识别五、ResNet-残差神经网络六、Stack-AEAutoEncoder七、机器翻译八、目标检测总结前言都是在

点名好运·2023-01-18 11:39

Softmax在Fashion-MNIST的实现(手动从0实现 softmax 回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）)

手动从0实现softmax回归##加载Fashion-MNISTimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms

FakeOccupational·2023-01-18 11:08

解决：d2lzh包的函数show_fashion_mnist在pycharm中不画图（不显示图像）的问题

解决：d2lzh包的函数show_fashion_mnist在pycharm中不画图（不显示图像）的问题输入：importd2lzhprint(d2lzh)会显示：···\\envs\\gluon_1\

纳show·2023-01-18 10:53

python获取当前文件的目录与路径

#绝对路径与相对路径概念#从C:/写起的叫绝对路径C:\Users\Sa07\PycharmProjects\pythonProject\深度学习\mnist识别手写体\path_catch.py#绝对路径中包含某个项目

bizarre07·2023-01-18 09:58

Chapter3 Classification（包括Precision/Recall）

一、MNIST用MNIST数据集做classificationfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version

没有出口的猎户座·2023-01-18 09:57

知识蒸馏示例代码实现及下载

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》*源码以Github为准Github链接：https://github.com/yeqiwang/KnowledgeDistilling1.数据集本文使用fashion_mnist

今生有幸.~·2023-01-18 09:15

Python-Level5-day12:全连接层实现手写体识别项目,面向对象实现基于卷积神经网络的服饰识别项目

#01_mnist_demo.py#利用神经网络实现手写体识别(10分类的图像分类问题)importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportpylab

dpq666dpq666·2023-01-18 08:32

浅 CNN 中激活函数选择、 kernel大小以及channel数量

Activationfunction当用经典的LeNet进行MNIST识别训练时，我发现将sigmoid函数改为ReLu，同时降低学习率（防止dyingneurons）并没能加快SGD收敛，反而使得accuracy

Whisper321·2023-01-18 01:16

Pytorch学习笔记：加载预训练模型

文章目录前言摘要：1.加载模型2.修改加载模型3.加载预训练模型4.保存模型回顾总结前言torchvision是官方经常需要的包，包括：torchvision.datasets：预定义的训练集（比如MNIST

豆爸OS·2023-01-17 22:40

第三次作业：卷积神经网络

第三次作业：卷积神经网络视频学习心得代码练习MNIST数据集分类加载数据（MNIST）创建网络在小型全连接网络上训练（Fully-connectednetwork）在卷积神经网络上训练打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试

leeleesir·2023-01-17 16:00

GBDT+Xgboost算法与MNIST实践

一、GBDTGBDT(GradientBoostingDecisionTree)，梯度提升决策树。是一种基于决策树的集成算法。GBDT=GradientBoosting+DecisionTreeGBDT=GradientBoosting+DecisionTreeGBDT=GradientBoosting+DecisionTree其中GradientBoosting是集成方法boosting中的一种

rosie_xue118·2023-01-17 13:39

python pytorch自定义_PyTorch自定义数据集

数据传递机制我们首先回顾识别手写数字的程序：...Dataset=torchvision.datasets.MNIST(root='.

weixin_39954487·2023-01-17 12:40

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