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大数据
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MNIST数字识别
读书笔记-深度学习入门之pytorch-第四章(含卷积神经网络实现手写
数字识别
)(详解)
1、卷积神经网络在图片识别上的应用(1)局部性:对一张照片而言,需要检测图片中的局部特征来决定图片的类别(2)相同性:可以用同样的模式去检测不同照片的相同特征,只不过这些特征处于图片中不同的位置,但是特征检测所做的操作是不变的(3)不变性:对于一张大图片,如果我们进行下采样,图片的性质基本保持不变2、全连接神经网络处理大尺寸图像的缺点:(1)首先将图像展开为向量会丢失空间信息;(2)其次参数过多效
ZDA2022
·
2023-01-09 13:38
机器学习
python
机器学习
深度学习
Pytorch搭建ResNet18识别
MNIST
例程
Autograd自动求导PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包,autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导。torch.Tensor是这个包的核心类。如果设置.requires_grad为True,那么将会追踪所有对于该张量的操作。当完成计算后通过调用.backward(),自动计算所有的梯度,这个张量的所有梯度将会自动积累到.grad属性。importtorchx=tor
George593
·
2023-01-09 12:33
深度学习框架
基于MATLAB的手写体
数字识别
算法的实现
基于MATLAB的手写体
数字识别
一、课题介绍手写
数字识别
是模式识别领域的一个重要分支,它研究的核心问题是:如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。
yl624624
·
2023-01-09 11:33
算法
神经网络
大数据
python
计算机视觉
[贝叶斯四]之贝叶斯分类器设计
一、
MNIST
背包_十年
·
2023-01-09 11:31
faicutly
机器学习
贝叶斯分类器
mnist手写体数字识别
字母识别
机器学习
FATE —— 2.4 Homo-NN自定义损失函数
前言当Pytorch的内置损失功能不能满足您的使用需求时,您可以使用自定义损失来训练您的模型
MNIST
示例的一个小问题您可能会注意到,在上一个教程“自定义数据集”中的
MNIST
示例中,分类器输出分数是Softmax
MMM881
·
2023-01-09 11:27
联邦学习
python
神经网络
算法
联邦学习(六):Tensorflow 实现联邦迁移学习
文章目录项目说明方法说明代码说明1、导入需要的库2、为每个客户端制作数据集2.1导入并处理
MNIST
数据2.2定义相关变量2.3为每个客户端制作训练集和测试集3、建立模型3.1建立服务器模型3.2建立客户端模型
cofisher
·
2023-01-09 11:55
联邦学习
Tensorflow
2.0
深度学习
tensorflow
深度学习
联邦学习
“深度学习”学习日记。神经网络的学习--损失函数
在利用感知机去实现数字电路的逻辑门的只由几个参数需要人工确定,而在
MNIST
识别任务中,我们面对不同的数字由不同的权重,这
Anthony陪你度过漫长岁月
·
2023-01-09 11:24
深度学习
神经网络
学习
FATE —— 2.3.1 Homo-NN自定义数据集
我们将使用
MNIST
手写识别任务作为示例来说明这些概念。准备
MNIST
数据请从以下链接下载
MNIST
数据
MMM881
·
2023-01-09 11:52
联邦学习
算法
python
深度学习
人工智能
“深度学习”学习日记。神经网络的推理处理
今天学习了利用
MNIST
数据集来进行神经网络得推理处理,学习得感悟就是编程得基础就是数学importnumpyasnpimportsys,osfromdataset.
mnist
importload_
mnist
importpickle
Anthony陪你度过漫长岁月
·
2023-01-09 11:21
深度学习
学习
神经网络
LeNet-5源代码(详注)、
mnist
_data及论文
源代码'''利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行
MNIST
手写数字图像的分类。'''
避暑客
·
2023-01-09 10:51
CNN
神经网络
tensorflow
深度学习
附带
MNIST
字符集测试demo...
MNIST
手写字符集初代训练识别率97%,多代训练识别率98%。DEMOmain.c文件为
MNIST
数据集的识别DEMO,直接编译即可运行,训练集60000张,测试集10000张。
石之龙
·
2023-01-09 10:16
c语言神经网络实验报告
机器学习开发应用步骤的理解
目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例(手写
数字识别
)1.数据采集和标记先采集数据,再将数据进行标记作用:尽可能多的采集的不同的数据
百分之七.
·
2023-01-09 10:03
机器学习
深度学习
机器学习
python
人工智能
keras基础--6.正则化应用
importnumpyasnpfromkeras.datasetsimport
mnist
fromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.optimizersimportSGDfromkeras.regularizersimportl2
zeronose
·
2023-01-09 10:32
keras基础
深度学习
python
人工智能导论实验——前馈神经网络
实验任务1)初级实验:①手写体图像识别实验;②Fashion
Mnist
图像分类实验;③汽车里程数预测实验。2)中级实验:①鸢尾花分类任务对比实验。
Recursi
·
2023-01-09 06:17
人智导实验
人工智能
一个简单的卷积神经网络——train_convonet.py
ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdataset.
mnist
importload_
mnist
fromsimple_convolution_netimportSimpleConvNetfromtrainer
我是小杨我就这样
·
2023-01-09 05:35
一个简单的卷积神经网络
anacondma安装keras库失败原因简单分析
在学习“深度学习”这门课的时候,
MNIST
问题被认为是深度学习的“HelloWorld”,为了执行这段代码(如下),需要安装一些库,比如keras。对于新手来说,安装这个库容易采坑。
交大小虫
·
2023-01-09 00:46
anaconda
Tensorflow2.0基础-笔记- softmax多分类任务
matplotlibinline#输入训练数据集和测试数据集(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_
mnist
.load_dat
二流子学程序
·
2023-01-08 15:42
tensorflow2.0
tensorflow
TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务
.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化四、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化总结前言记录分别在TensorFlow1.x与TensorFlow2.x中使用单神经元完成
MNIST
Mr_Stutter
·
2023-01-08 15:40
Python机器学习
tensorflow
分类
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码(详细步骤讲解+注释版)01 手写字体识别
文章目录1生成对抗网络基本概念2生成对抗网络建模2.1建立
Mnist
Dataset类2.2建立鉴别器2.3测试鉴别器2.4
Mnist
生成器制作3模型的训练4模型表现的判断前面的博客讲了如何基于PyTorch
专注算法的马里奥学长
·
2023-01-08 13:00
深度学习
#
对抗神经网络
pytorch
生成对抗网络
python
pytorch利用变分自编码器进行
MNIST
实战
自编码器是一种无监督学习它的作用:1、降维2、预处理3、可视化4、利用无监督的数据5、压缩(有损)、降噪、超分辨率原理一句话概括,自己训练自己。怎么训练PCA和Auto-Encoders的区别PCA的线性变换对特征维度的类型有限制,AE可以是非线性变换。降噪AEKL散度KL计算公式:通过这样的技巧,在反向传播中就可以顺利通过了。可以理解为这样:main.py代码为:importtorchfromt
爱听许嵩歌
·
2023-01-08 10:21
Pytorch学习
pytorch
【手写识别计算器】项目总结和介绍
其基本功能如下:①实现多个数字的手写识别②实现加减乘除符号的识别③输出手写识别的应用程序起初,微软的工程师为我们提供了
Mnist
数据集和单个手写数字的窗体程序。尽管如此,小组仍面临着一些挑战。
yuelianji
·
2023-01-08 08:15
70 岁 Hinton 还在努力推翻自己积累了 30 年的学术成果,他让我知道了什么叫做生命力...
他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在
MNIST
手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数
人工智能与算法学习
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2023-01-08 08:13
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
计算机视觉
另辟蹊径——误差逆传播算法识别
MNIST
手写数字
MNIST
数据集(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例的训练集以及
轩Scott
·
2023-01-08 07:29
python学习
深度学习
人工智能
Pytorch 多层感知机
二、如何实现多层感知机1、导入所需库并加载fashion_
mnist
数据集%matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnnfr
我和代码有个约会.
·
2023-01-08 07:05
Pytorch
Python
pytorch
深度学习
人工智能
TensorFlow之模型保存与加载
加载数据样本如上所示,加载
mnist
训练数据集,该数据集是流
uesowys
·
2023-01-08 07:34
人工智能技术与架构
tensorflow
深度学习
基于MATLAB的手写体
数字识别
系统
基于MATLAB的手写体
数字识别
系统一、课题介绍手写体
数字识别
是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域,
数字识别
也不是一项孤立的技术,它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的;应用上,作为一种信息处理手段
m0_55395440
·
2023-01-08 06:58
模式识别
人工智能
计算机视觉
机器学习
深度学习
Tensorflow2.4使用Tuner选择模型最佳超参详解
目录前言实现过程1.获取
MNIST
数据并进行处理2.搭建超模型3.实例化调节器并进行模型超调4.训练模型获得最佳epoch5.使用最有超参数集进行模型训练和评估前言本文使用cpu版本的tensorflow2.4
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2023-01-08 04:32
使用opencv+python识别七段数码显示器的
数字识别
#导入必要的包fromimutils.perspectiveimportfour_point_transformfromimutilsimportcontoursimportimutilsimportcv2#定义Python字典,代表0~9数字的七段数组DIGITS_LOOKUP={(1,1,1,0,1,1,1):0,(0,0,1,0,0,1,0):1,(1,0,1,1,1,0,1):2,(1,0
zzydsd5
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2023-01-07 22:15
python
opencv
pytorch简单易懂实现
mnist
数据集的显示和分类
1.
mnist
手写数据集的下载importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDatatorch.manual_seed
图图的编程生涯
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2023-01-07 17:40
可视化
神经网络
深度学习
人工智能
pytorch
TensorRT trtexec的用法说明
TensorRTCommand-LineWrapper:trtexecTableOfContentsDescriptionBuildingtrtexecUsingtrtexecExample1:Simple
MNIST
modelfromCaffeExample2
冬日and暖阳
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2023-01-07 15:50
TensorRT
学习笔记 | Day1 图像分类 | 美食识别
Day1图像分类举例:猫狗分类、手写
数字识别
、花卉识别、ImageNet分类搭建神经网络模型:有助于对AI算法的理解。
大虎牙
·
2023-01-07 14:49
#
华为云AI实战
Bidirectional_Lstm_
mnist
importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.contribimportrnnfromtensorflow.examples.tutorials.
mnist
importinput_data
mnist
maste23
·
2023-01-07 14:37
深度学习
tensorflow
LSTM基本应用_
mnist
数据加载importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.
mnist
importinput_data
mnist
=input_data.read_data_sets
maste23
·
2023-01-07 14:07
深度学习
tensorflow
MNIST
_Basic_Method
---------------文件路径:--------------------------------------------#训练集文件train_images_idx3_ubyte_file='
MNIST
_data
maste23
·
2023-01-07 14:06
深度学习
tensorflow
DL|深度学习笔记
(-=已存入内存)全连接层:是每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来Fashion-
MNIST
下
difizuhvovs
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2023-01-07 13:12
搬运
python
LSTM回归问题
fromkeras.datasetsimport
mnist
fromkeras.layersimportDense,LSTMfromkeras.utilsimportto_categoricalfr
苏学算法
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2023-01-07 12:08
深度学习
深度学习
深度学习笔记-使用tensorflow实现
数字识别
使用tensorflow实现
数字识别
1.由于数据集为灰度图,这里实现的仅是进行简单的扁平化处理2.实验所用数据集为tensorflow自带的数据集,只需有网即可自动下载3.完整代码以及注释importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportosimportnumpyasnp
mnist
噜啦啦噜啦啦噜啦噜啦嘞噜啦噜啦
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2023-01-07 10:34
神经网络
深度学习
tensorflow
tensorflow入门项目(一):手写
数字识别
之DNN模型(超超超详解)
前言手写
数字识别
,为了学习的需要,所以记录的超级详细。一看就会,一看就懂。一开始下载数据可能会花费点时间。直接复制,即可运行。也可以跳过正文,直接复制代码,代码里包含了全部的讲解。
啊!我的小心脏
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2023-01-07 10:04
深度学习
使用tensorflow进行
mnist
数字识别
【模型训练+预测+模型保存+模型恢复】
importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromtensorflow.examples.tutorials.
mnist
importinput_datafromPILimportImageimporttensorflowastfdefpredict
坚持学习的Lele
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2023-01-07 10:04
tensoflow
一次基于TensorFlow手写
数字识别
模型的训练
环境:tensorflow-estimator==2.7.0Python3.9.7jupyternotebook
mnist
数据集importnumpyasnpimportpandasaspdfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.datasetsimport
mnist
泥烟
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2023-01-07 10:33
深度学习
tensorflow
深度学习
机器学习
使用tensorflow2.3训练
数字识别
模型并量化为tflite后部署到openMV上
前言本文将介绍使用tensorflow2.3训练手写数字的模型并量化为TFlite后,将其部署到openMV或者openartmini上面运行,本文抛砖引玉,大家可以用自己的数据集训练其他分类模型并量化部署到机器上。一、环境介绍软件环境:tensorflow2.3版本openMVIDE硬件介绍:openMV4H7PLUS/或者openARTmini(训练好后的模型普通的H7非PLUS版本好像也可以
Martincq华康
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2023-01-07 10:02
深度学习
cnn
tensorflow
机器学习
吴恩达团队 Tensorflow课程学习笔记 2
导读Fashion
MNIST
简介加载数据集数据样本展示模型编译、训练、测试自动结束训练总体的代码Fashion
MNIST
简介•70kimages•10categories•Imagesare28×28•
不动脑筋
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2023-01-07 09:25
#
吴恩达团队
学习笔记
tensorflow
python
神经网络
读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章(含全连接方法实现手写
数字识别
)(详解)
目录1、张量2、分类问题3、激活函数(1)sigmoid函数(2)Tanh函数(3)ReLU函数(4)SoftMax函数(5)Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法(1)torch.optim.SGD(2)torch.optim.Adagrad:(3)torch.optim.RMSprop(4)torch.optim.Adadelta(5)torch.optim.Adam(A
ZDA2022
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2023-01-07 09:35
机器学习
深度学习
机器学习
神经网络
python
P2-彩色识别
这次实战和之前的
mnist
实战相似度非常高,只需要改个模型和数据加载就可以直接套用之前的步骤,但是我发现这次的准确率不尽人意,所以决定换个模型提高准确率>-本文为[365天深度学习训练营](https:
EFFAF@
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2023-01-07 08:55
深度学习
pytorch
cnn
Pytorch_GAN_
mnist
细节讲解从理论到实践
目录理论部分代码部分理论部分理论部分,网上一大堆资料,按自己的思路整理了一遍,尽量把每个细节(理论、公式、训练方式、代码),给大家讲解清楚,个人花了一天时间入门Gan的基础,其实对于大部分人都是做应用,但是还是如果感兴趣,还是得花功夫在数学上,里面一些细节的推导,设计到数学基础,就会感觉有些许吃力,不过说实话,目前的遇见的问题数学基础还都只是大学数学就能解释的。//从简洁的概念解释,到GAN的lo
思考实践
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2023-01-07 07:14
#
深度学习Pytorch框架
pytorch
深度学习
机器学习
手写
数字识别
importpaddlefrompaddle.nnimportLinearimportpaddle.nn.functionalasFimportosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass
MNIST
illusion121
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2023-01-07 07:09
paddlepaddle
【caffe】标准数据层输入
数据可以在高效的数据库中读取,也可以直接在内存中读取,或者从硬盘中直接读取1.数据层LevedB和LMDB层类型为data,主要分为LevedB和LMDB其在*.prototxt文件中如下所示:layer{name:"
mnist
"type
Shwan_Ma
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2023-01-07 04:29
caffe
caffe
【PyTorch】使用MLP和CNN实现
mnist
的识别
摘要
MNIST
包括6万张28x28的训练样本,1万张测试样本,可以说是CV里的“HelloWord”。本文使用pytorch分别以多层感知器MLP和卷积神经网络CNN两种方法识别
mnist
数据集。
Sciengineer-Mike
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2023-01-06 22:32
pytorch
cnn
深度学习
sys.path.append()
sys.path.append(os.pardir)#该函数文件为
mnist
_show.pyimportsys,ossys.path.append(os.pardir)#为导入父目录重的
yalipf
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2023-01-06 21:40
操作系统
python
在Python中如何保存图像
如何将数组保存为图像主要是看了TensorFlow中第一部分中看到的,查了查资料总结下如何将数组保存为图像原程序如下importscipy.miscimportos#fromPILimportImage#把原始图片保存至
MNIST
_data
朴素.无恙
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2023-01-06 18:53
tensorflow
python
Python3
保存图像
数组
tensorflow
mnist
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