MNIST数字识别第35页

图像分类数据集

图像分类数据集MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。

曹哲睿·2023-01-06 15:24

MindSpore手写数字识别体验

文章目录1.环境准备2.安装minspore及其套件3.程序撰写4.总结今天带大家体验一下MindSpore这个AI框架来完成手写数字识别的任务1.环境准备使用Anaconda创建虚拟环境:condacreate-nmindsporepython

沧夜2021·2023-01-06 15:24

Logistic Regression 逻辑斯蒂回归

文章目录5、LogisticRegression逻辑斯蒂回归5.1回归任务5.1.1MNISTDataset5.1.2CIFAR-10Dataset5.2RegressionvsClassification

LeoATLiang·2023-01-06 13:00

如何用Keras从头开始训练一个在CIFAR10上准确率达到89%的模型

[CIFAR10]在几大经典图像识别数据集（MNIST/CIFAR10/CIFAR100/STL-10/SVHN/ImageNet）中，对于CIFAR10数

zhuiqiuk·2023-01-06 12:55

PyTorch搭建GoogLeNet模型（在CIFAR10数据集上准确率达到了85%）

PyTorch搭建GoogLeNet模型之所以命名为GoogLeNet而不是GoogleNet，是为了致敬为MINST数据集设计的LeNet-5模型，LeNet-5模型在MNIST数据上达到了99%的准确率

DeeGLMath·2023-01-06 12:45

树莓派4学习记录（7）-实时MNIST手写数字识别

数据准备与模型训练1.1数据准备与框架选择1.2训练模型2.树莓派构建传输与识别框架3.移植模型到树莓派4.测试5.鸣谢与相关跳转1.数据准备与模型训练1.1数据准备与框架选择很明显今天实现的是针对手写数字集（MNIST

he110w011d·2023-01-06 11:30

动手学深度学习-Softmax与分类模型-Day1

Softmax与分类模型今天完成的依然是day1打卡内容中的~学习内容：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据Softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST

Aileen爱学习·2023-01-06 11:26

《动手学深度学习》| 2 深度学习基础

线性回归1.1线性回归的基本要素1.2线性回归与神经网络的联系1.3线性回归的矢量表示法1.4线性回归的从零开始实现1.5线性回归的简洁实现1.6Keras线性回归练习2图像分类数据集（Fashion-MNIST

Marlowe.·2023-01-06 11:48

PyTorch torch.nn从头开始【详解附代码】

关于torch.nn文章目录关于`torch.nn`MNIST数据下载1.Neuralnetfromscratch(不用torch.nn)2.Usingtorch.nn.functional3.使用nn.Module

qq_39809262·2023-01-06 11:15

Tensorflow报错：WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 28, 28) for input Keras

Tensorflow训练FashionMnist数据集报错：WARNING:tensorflow:Modelwasconstructedwithshape(None,28,28)forinputKerasTensor

Zkaisen·2023-01-06 10:37

63.目标检测数据集

目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST那样的小数据集。为了快速测试目标检测模型，我们收集并标记了一个小型数据集。

chnyi6_ya·2023-01-06 09:58

Yolo opencv刻度尺识别刻度读数识别水尺识别水位识别源码

刻度识别项目简介实现效果实现流程实现原理刻度尺的标定指针位置标定读数位置标定刻度线标定数字检测数字分割数字识别web部署附录简介好久不见了，我看了一下我最近的博客到现在已经3个月时间没更新了。

普通网友·2023-01-06 09:41

[计算机毕业设计]OpenCV的数字识别

前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!本次分享的课题是OpenCV的

HaiLang_IT·2023-01-06 09:39

图像数字识别、数字分割（OCR识别，毕业设计）

基本图像处理流程这是我在测试图像处理中使用的原始图像。它有一些眩光点，但是图像相当干净。让我们逐步完成获取此源图像的过程，并尝试将其分解为单个数字。影像准备在开始图像处理流程之前，我们决定先调整一些图像属性，然后再继续。这有点试验和错误，但注意到，当我们调整图像的曝光度时，可以获得更好的结果。下面是使用Python调整后的图像，相当于曝光（阿尔法）的图像cv::Mat::convertTo这是刚刚

阿利同学·2023-01-06 09:29

基于opencv的数字识别系统

一、目的想要实现的功能：帮助我们在泵中扫描燃油，并在应用程序中输入燃油信息。所需技术：①python程序对于拍摄的汽油泵的图像，尝试从中读取数字。——opencv实现。②先使用python对其进行原型设计，然后将代码转换成C++以在ios应用程序上运行。但是我不会部署在移动端，对第二个不做研究。目标：需要考虑两个问题：可以从图像中分离出数字吗？——用opencv图像阈值法来查找数字，进行裁剪轮廓可

平行世界里的我·2023-01-06 07:11

Pytorch读入据集（典型数据集及自定义数据集两种模式）

DataLoader通过iterative的方式不断读入批次数据读入已有的数据集Pytorch自身支持很多的数据集，可以直接通过对应的函数得到对应的DataSet，然后传入DataLoader中等待处理：例如读入MNIST

Hydrion-Qlz·2023-01-06 05:15

基于OPENCV的OCR身份证号识别技术

基于OPENCV的OCR身份证号识别技术前言：本篇博客主要介绍OCR数字识别，代码基于C++，会有详细的实现流程以及源码，还会提到部分OPENCV2和4的一些区别。

Lingyoha·2023-01-06 02:27

OCR识别图片的一些实例

最近在家休息，一哥们就让帮忙采集一些数据，因为有效的数据被图片化了，就需要一些简单的数字识别，然后决定用tesseract-ocr来实现。

peking2009·2023-01-06 02:57

python 卷积神经网络

实验二：卷积神经网络手写体识别数据准备使用MNIST数字图像训练卷积神经网络数据重塑和标签向量化建立基础卷积模型卷积模型是Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，本例中卷积神经网络处理大小为（

金鳞本鲤·2023-01-05 23:09

python神经网络库_使用Python scikit-learn 库实现神经网络算法

Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork5：基于NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例

weixin_39797393·2023-01-05 23:38

使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 03 模型评价与准确率提升

1使用模型预测数据这里我们使用mnist的训练集mnist_test=

专注算法的马里奥学长·2023-01-05 23:27

tensorflow（四）实现逻辑回归模型

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

Missayaa·2023-01-05 22:43

AttributeError: ‘Model‘ object has no attribute ‘predict_classes‘ 的解决方案

使用keras训练好了mnist数字识别模型后，准备拿来做预测。

小刘鸭！·2023-01-05 21:54

深度学习 python 脚本实现 keras mninst 数字识别预测端 code

importnumpyimportskimage.ioimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportFlattenfromkeras.layers.convolution

weixin_30838921·2023-01-05 21:52

用MNIST数据集搭建简单卷积神经网络

一、MNIST数据集简介MNIST数据集是NIST（NationalInstituteofStandardsandTechnology，美国国家标准与技术研究所）数据集的一个子集，为手写数字数据库，由60000

Ivy_law·2023-01-05 20:29

（0）深度学习项目入门（pytorch）

抄别人的项目，再自己总结：这个模块的作用是什么这个模块有哪些重要的类和函数这些重要的类和函数在哪里调用的，作用是什么数据输入输出的格式，为什么要这么用从mnist分类开始，到经典的RCNN或者YOLO。

lzm88123·2023-01-05 16:11

Pytorch入门之深度学习的应用（一）

Pytorch完成深度学习的步骤拆解为几个主要步骤深度学习—>搭积木1.基本配置2.数据读入3.模型构建4.损失函数5.优化器6.训练与评估实际的使用根据自身需求修改对应模块就可以了案例：FashionMNIST

double_c之·2023-01-05 16:08

使用K-NN，多类感知器和SVM等分类器进行手写数字识别的比较研究

手写数字是日常生活中的常见部分。如今，机器学习方法正在以超过人类准确性的精度对手写数字进行分类。这些方法用于制造光学字符识别器（OCR），其中包括从纸张读取文本并将图像转换为计算机可以操纵的形式（例如，转换为ASCII码）。这项技术解决了许多问题，例如自动识别以下内容：邮政编码：邮政编码由一些数字组成，是字母中最重要的部分之一，可将其传递到正确的位置。许多年前，邮递员会手动读取邮政编码以进行邮递。

求offer滚滚来·2023-01-05 14:44

Tensorflow2.0数据集下载

通过tf.keras.datasets下载数据集importtensorflowastffashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist#返回四个numpy数组

m0_37796039·2023-01-05 14:42

机器学习笔记-opencv2与opencv3手写体字母或者数字识别

参考：利用SVM(支持向量机)和MNIST库在OpenCV环境下实现手写数字0~9的识别opencv3随机决策森林——OpenCV类CvRTrees使用实例（数字识别）opencv2基于qt和opencv3

会思考的鱼·2023-01-05 14:11

图像，分类的数据集的介绍

1MNIST图1MNIST数据集的一个样例MNIST数据集是计算机视觉和

贝猫说python·2023-01-05 14:24

Python深度学习项目—MINST书写数字识别（含全部源代码）

Python深度学习项目—MINST书写数字识别目录Python深度学习项目—MINST书写数字识别一、项目简介二、项目结构及环境三、网络结构介绍四、程序文件介绍五、使用介绍六、源代码获取一、项目简介1

贪婪的小白·2023-01-05 13:01

python 实现 softmax分类器（MNIST数据集）

最近一直在外面，李航那本书没带在身上，所以那本书的算法实现估计要拖后了。这几天在看AndrewNg机器学习的课程视频，正好看到了Softmax分类器那块，发现自己之前理解perceptron与logisticregression是有问题的。这两个算法真正核心的不同在于其分类函数的不同，perceptron采用一个分段函数作为分类器，logisticregression采用sigmod函数作为分类器

wds2006sdo·2023-01-05 13:29

Pyhton实现决策树算法 MNIST数据集

Pyhton实现决策树算法MNIST数据集决策树是一种比较接近人类思维方式的算法，将样本通过每个特征值的信息增益进行划分，从而保证每个划分之后的结果信息熵的消减量达到最大。

菜鸡儿的架构师之路·2023-01-05 13:29

【随笔】使用pytorch训练Fashion mnist，注释全

神经网络的训练过程分为7个步骤从训练集中得到一批数据将数据传递给网络计算损失（这是网络返回的预测值与真实值之间的差异）lossfunction（损失函数）执行第三步计算受损失函数的梯度和网络的权值backpropagation（反向传播）执行第四步更新权重，使用梯度减少损失optimizationalgorithm（优化算法）实现第五步重复步骤一到现在，直到一个周期完成第七步是重复步骤1到6，以获

十一月...·2023-01-05 13:26

python实现决策树分类 mnist数据集

文章目录1.原理介绍2.实验过程2.1导入库2.2加载数据集2.3可视化目标分布情况2.4对训练变量和目标变量的数据进行分解2.5划分训练集和验证集2.6训练模型和结果2.7进行测试2.8一个随机预测2.9抽查预测是否正确。将预测标绘为标签2.10使用网格搜索法进行调参参考1.原理介绍原理：决策树分类器是一种有监督的机器学习方法。决策树方法不能用于缺少值的数据集，因为我们知道这个数据集没有这个问题

十一月...·2023-01-05 13:56

语义通信在MNIST手写数据集上的识别-AWGN信道

语义通信在MNIST手写数据集上的识别-AWGN信道使用CNN+linear分类，网络结构是semanticencoder->channelencoder->channel->channeldecoder

StarryHuangx·2023-01-05 13:25

opencv实现ann mlp（多层感知机）识别手写数字二

素材选取vs2019opencv410c++，mnist_train.csv（60000个手写数字）、mnist_test_10.csv（10个手写字符）。

yijiangyi·2023-01-05 12:34

KNN算法的Python实现并用于手写数字识别

一、原理和算法K-近邻(k-NearestNeighbor，KNN)是分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。算法思路：1)算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离2)找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻3)做

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:03

用朴素贝叶斯分类方法解决MNIST手写数字分类问题

在上一次做了最小二乘法解决分类问题，最近复习了贝叶斯后验概率，顺便写了个程序，在上一次的基础上做出少许改进，总体上正确率没有上次高。上次的代码见这篇文章https://blog.csdn.net/qwe900/article/details/109774223朴素贝叶斯的分类算法主要分一下步骤：1.计算先验概率以及条件概率2.对于给定的例子，计算目标概率和目标条件时，该例子所有情况概率的积3.比较

蛋总的快乐生活·2023-01-05 12:30

朴素贝叶斯的Python实现并用于手写数字识别

原理与算法朴素贝叶斯分类器是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的简单概率分类器。朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。导入相关库importnumpyasnpimportscipy.ioassciofromscipyimportstatsfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.decompositionimp

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:53

ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have shape (28, 28, 1) but got arr

imgs=imgs.reshape([-1,28,28,1])数据的shape改成这样就可以了，数据集用的fashionmnistValueError:Errorwhencheckinginput:expectedconv2d

思考实践·2023-01-05 12:21

ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array w...

在进行mnist识别时，https://www.charleychai.com/blogs/2018/ai/NN/lenet.html中，X_train=X_train.reshape(-1,28,28,1

weixin_34153893·2023-01-05 12:21

神经网络欠拟合与过拟合方法

Overfittinghowtodetect1、train/evalute/testsplittingbatchsz=128(x,y),(x_test,y_test)=datasets.mnist.load_data

晚点吧·2023-01-05 09:55

深度学习数据加载过程：

对应代码：那些最常见的数据集，比如mnist之类的，都是直接调用datasets.数据名（）既可！module_train=import_module('data.'

lmx001206·2023-01-05 03:18

手动实现卷积神经网络的前向传播和后向传播，基于MNIST数据集实现手写数字识别

这里手动实现了一个卷积神经网络进行MNIST手写字符识别，手动实现了神经网络的forward与backward过程。MNIST数据集共包含60000张图片，每张图片大小为28x28x1的灰度图。

OAA.·2023-01-05 02:54

手工实现KNN算法预测mnist数据集

KNN（K-NearestNeighbor）算法的优劣KNN算法是机器学习最基础的算法，它的基本原理就是找到训练数据集里面离需要预测的样本点“距离最近”的k个对象，取其中出现最多的标签作为预测值。其他更先进的机器学习算法是在训练集上花大量时间训练出一个模型，预测时只要用这个模型直接快速预测，而无需再去处理训练集。而KNN算法恰好相反，其没有训练过程，但在预测过程中要遍历训练集，因而预测花费较大。优

OAA.·2023-01-05 02:48

Pytorch LeNet 4_Cifar数据集训练验证

在PytorchLeNet2：手写体字符识别实现我们处理了Mnist只有一个通道了简单数据集，准确率达到了96%本章节，我们尝试使用LeNet训练负责的彩色数据，来看下LeNet对负责数据的处理Cifar

古风子·2023-01-04 23:44

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别代码如下#使用三层bp神经网络采用梯度下降法训练数字手写识别importscipy.ioassioimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportclassification_report

yingxin~·2023-01-04 18:20

Pytorch之经典神经网络Generative Model(四) —— DCGAN (MNIST)

2015年提出DCGAN——深度卷积生成对抗网络深度卷积生成对抗网络特别简单，就是将生成网络和对抗网络都改成了卷积网络的形式DCGAN属于比较基本的模型。在一定程度上提高了训练的结果，但是这仅仅是一个治标不治本的架构Discriminator卷积判别网络Discriminator就是一个一般的卷积网络，结构如下32Filters,5x5,Stride1,LeakyReLU(alpha=0.01)M

hxxjxw·2023-01-04 15:33

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