MNIST数字识别第39页

bp神经网络模式识别,bp神经网络数字识别

BP人工神经网络方法（一）方法原理人工神经网络是由大量的类似人脑神经元的简单处理单元广泛地相互连接而成的复杂的网络系统。理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积

普通网友·2022-12-30 13:55

基于OCR模板匹配的手写英文字母数字识别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OCR技术中使用模板匹配法时首先要建立标准的模板字符库，接着将待识别字符图像与模板字符库中字符进行匹配相似度计算，得到匹配相似度值最大的就是相对应的字符识别结果。模板匹配的优点在于识别过程直接采取两幅图像间的相似匹配度，在某些特定的场景中有着很高的实用性。OCR（OpticalCharacterRecognit

我爱C编程·2022-12-30 13:23

pytorch教程（二） -- 处理数据

创建自定义数据集3.迭代和可视化数据集4.DataLoaders为模型处理数据5.通过DataLoader迭代1.加载系统数据集系统数据集可以从torchVision中加载获取，这里以Fashion-MNIST

TES·Rooike·2022-12-30 12:45

杰理之使用流程【篇】

本文提供的例子是MNIST-SIMPLE例子，其余例子需自行配置。MNIST是一个手写数字库，由250个人的手写数字组成。每个数字被裁剪成28*28的灰度图片。

Rambo-Lamborghini·2022-12-30 12:14

生成式对抗网络GAN模型搭建

编程实现1、加载所需要的模块和库，设定展示图片函数以及其他对图像预处理函数1）模块导入2）设置图像属性3）设置展示图片函数2、数据下载、载入、装载及预览1）类ChunkSampler2）datasets.MNIST

AlisaZqq·2022-12-30 08:44

Keras深度学习入坑指南--残差卷积实现MNIST识别

Keras深度学习入坑指南–残差卷积实现MNIST识别P149利用已有的卷积层已经能很好的达到目标，使得准确率在0.98以上，这个是一个非常不错的准确率。

大暑这天开通了博客·2022-12-30 07:12

Pytorch的 Dataset 的使用

此案例教我们加载并处理TorchVision的FashionMNISTDataset。

LRJ-jonas·2022-12-30 04:10

解决Python报错‘Sequential‘ object has no attribute ‘predict_classes‘

如下：（1）原代码model=load_model('020_mnist_model.h5')result=model.pr

蜡笔大新home·2022-12-30 01:31

在PyCharm上安装TENSORFLOW

上周联系了一下南科大的老师，老师比较和蔼可亲，安排我先学习一下MNIST数据集进行深度学习方向图像识别的入门。

SSSEdward·2022-12-30 01:44

使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集

前言:最近在学习tf2数据加载感觉蛮方便的这里记录下使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices进行加载数据集.使用tf2做mnist（kaggle）的代码思路Step0:准备要加载的

rainweic·2022-12-29 20:09

NNDL 实验六卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

目录5.4基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1模型构建5.4.1.1残差单元5.4.1.2残差网络的整体结构5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.2.1模型训练5.4.2.2模型评价5.4.3

HBU_Hbdwhb·2022-12-29 19:15

TensorFlow2.3 - mnist手写数字识别-CNN卷积神经网络

导入模块fromPILimportImageimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportosimportcv2model_path='./tf_model/'epoch_num=30CNN模型代码模型定义的前半部分主要使用Keras.layers提供的Conv2D（卷积）与MaxPooling2D（池化）函数。CNN的输入是维度为(image_height,i

学习的派大星·2022-12-29 19:43

【无标题】pytorch构建利用迁移学习MNIST数据集的加法器实验

文章目录前言一、pytorch构建利用迁移学习MNIST数据集的加法器实验要求二、各个python文件1.main.py2.network4.py3.data_loader.py三、实验过程总结前言迁移学习可以将在一个领域训练的机器学习模型应用到另一个领域

m0_57835812·2022-12-29 19:41

Python代码实现CNN手写数字识别——MNIST数据集

importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

你好，明天，，·2022-12-29 19:08

【无标题】针对MNIST数据集，构造卷积神经网络实现手写数字识别。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档针对MNIST数据集，构造卷积神经网络实现手写数字识别。

m0_57835812·2022-12-29 19:33

Paddle：手写字符识别模型(1)

importpaddleimportpaddle.fluidasfluidfrompaddle.fluid.dygraph.nnimportLinearimportnumpyasnpimportosfromPILimportImage数据集的预处理paddle.dataset中提供了很多的数据集集合，如下：mnistcifarConll05

Mr_tianyanxiaobai·2022-12-29 18:40

CNN卷积神经网络总结

1DNN和CNN1.1DNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）DNN是一个全连接的深度神经网络，也可以用作图像识别，在mnist上的表现也很不错，可以参考这篇文章。

我对算法一无所知·2022-12-29 17:59

【手写数字识别】Fisher分类手写数字识别【含Matlab源码 505期】

⛄一、Fisher分类手写数字识别简介1引言手写体数字识别在过去的几十年里一直是模式识别领域的研究热点，在手写较多的领域如邮政编码、统计报表、财务报表、支票的数字识别等方面有广泛应用.专家、学者提出了很多识别算法

Matlab领域·2022-12-29 13:40

手写数字识别-传统机器学习

#1.导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_te

HJZ11·2022-12-29 12:41

AUTOML_NNI案例之 1.pytorch——minist 超参优化

1.代码文件https://github.com/microsoft/nni/tree/master/examples/trials/mnist-pytorch主要包括，配置文件config_windows.yml

thehappysheep·2022-12-29 12:37

深度学习Week12-训练自己的数据集（YOLOv5）

这周接着详细解析小白YOLOv5全流程-训练+实现数字识别_牛大了2022的博客-CSDN博客_yolov5识别数字，上周入门教大家下载配置环境，如果没有的话请参考上周的文章深度学习Week11-调用官方权重进行检测

牛大了2022·2022-12-29 12:59

TensorRT 入门(7) INT8 量化

文章目录0.前言1.sampleINT81.1实例简介1.2扩展阅读2.sampleINT8API2.1实例简介2.2扩展阅读3.PythonCaffeMNISTINT80.前言TensorRT提供了FP16

清欢守护者·2022-12-29 11:23

TensorRT 入门(2) 官方样例 sampleMNISTAPI

文章目录0.前言1.TensoRTC++构建网络1.1.对象定义1.2.建立网络2.其他相关代码2.1.读取命令行参数2.2.logger相关0.前言本文提到的sampleMNISTAPI与之前笔记提到的

清欢守护者·2022-12-29 11:52

TensorRT 入门(3) 官方样例 sampleOnnxMNIST

文章目录0.前言1.ONNX模型转换1.1.build函数详解0.前言本文提到的sampleMNISTAPI与之前0.前言本文提到的sampleMNISTAPI与之前笔记1和笔记2提到的样例有完全相同的输入与输出

清欢守护者·2022-12-29 11:52

干货！深入学习必学的模型微调

学习目标知道微调的原理能够利用微调模型来完成图像的分类任务1.微调如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。

测试小扎·2022-12-29 11:51

学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别

ZN-ZY·2022-12-29 03:23

1.深度学习

本节我们将这些已经学过的技术汇总起来，创建一个深度网络，挑战MNIST数据集的手写数字识别向更深的网络出发这个网络使用He初始值作为权重的初始值，使用Adam更新权重参数。

小王同学爱科研·2022-12-29 00:44

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 3

importkerasimporttensorflow.keras.layersaslayersmodel=keras.models.Sequential([layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)),#卷积层1，卷积核3*3layers.MaxPooling2D((2,2)),#池化层1，2*2采样layers.

程序员到程序猴·2022-12-29 00:08

PyTorch入门——Mnist数据集分类

文章目录一、训练模型、保存模型二、加载模型、预测数据集图片三、预测单独一张图片（非数据集）视频参考：https://www.bilibili.com/video/BV12i4y1G7ko?t=49一、训练模型、保存模型#1加载相关库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfro

Seasea77·2022-12-28 23:20

变分自编码器（VAE）编程实现

一、简介本文使用VAE的方法去学习MNIST手写数字图像。使用的是Pytorch深度学习框架。MNIST手写数字图像大小是1×28×28，将其展平为一个784维向量，这个向量就是输入x。

Ma lidong·2022-12-28 20:07

MATLAB实现自编码器（四）——变分自编码器实现图像生成Train Variational Autoencoder (VAE) to Generate Images

本文是对TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages网页的翻译，该网页实现了变分自编码的图像生成，以MNIST手写数字为训练数据，生成了相似的图像。

佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:36

MATLAB实现自编码器（五）——变分自编码器（VAE）实现图像生成的帮助函数

本文是对TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages网页的翻译，该网页实现了变分自编码的图像生成，以MNIST手写数字为训练数据，生成了相似的图像。

佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:06

python3深度学习---第五章学习笔记：tensorflow卷积神经网络Conv2D

因为第5章的代码较多，且零散，所以对代码进行了一些调整和归纳，将零散的代码归为函数使用第一节MNIST的卷积网络实现很简单，因为数据集已经集成在keras里了，而在第二节准备数据集的时候遇到了点小问题，

AItitanic·2022-12-28 19:13

【CANN训练营第三季】AI开发入门

文章目录1、购买云服务器2、快速体验3、图像分类4、结业考核1、1.使用Tensorflow1.15实现LeNet网络的minist手写数字识别。

irrationality·2022-12-28 19:34

CNN经典网络（1）---LeNet（模型搭建+训练+预测+可视化）

目录模型参数：模型搭建：应用：训练：训练结果：预测：预测结果：数据可视化：模型参数：LeNet是上个世纪出现的典型卷积神经网络，最早用于数字识别的CNN。输入层为32*32大小，除了输入共有7层。

balabalaba5·2022-12-28 18:20

《动手学深度学习》tensorflow2.0版第三章笔记

《动手学深度学习》tensorflow2.0版第三章笔记线性回归训练图像分类数据集（Fashion-MNIST）训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror）

「已注销」·2022-12-28 18:08

数字式仪表识别python+树莓派3B，识别结果传回上位机

数字式仪表识别python+树莓派3B，识别结果传回上位机一、系统介绍硬件选型系统整体结构实物二、算法设计图像预处理倾斜校正字符定位分割SVM数字识别三、识别效果一、系统介绍这是我本科毕设的项目，想法来源于很火很成熟的车牌识别

凌霄一笑·2022-12-28 17:13

c++ 纯 opencv 实现电表数字识别（车牌类似）

和之前的博客C++纯OpenCV实现扑克牌实时识别步骤一样。完成电表数字的识别主要步骤有：从摄像头获取电表图片，调整图片大小二值化后执行闭运算，去除散乱的孤立点找轮廓，包含数字的矩形轮廓区域，可通过面积大小和长宽比来唯一确定使用漫水填充算法把轮廓四周的多余的背景变成黑色，数字为白色找到轮廓的上下边界，即白色区域边界从左到右找到数字的左右边界提取数字，可放入KNN进行训练得到预测模型加载模型进行测试

hfq0219·2022-12-28 17:40

pytorch模型加载测试_pytorch模型加载方法汇总

torchvision包，它包括3个子包，分别是：torchvison.datasets，torchvision.models，torchvision.transforms，分别是预定义好的数据集(比如MNIST

weixin_39914975·2022-12-28 13:26

基于PyTorch的生成对抗网络进阶（2）——利用PyTorch和GAN实现TripleGAN对手写数字生成和分类

Triple-GAN介绍2.1创新点2.2基本架构2.3应用价值三、代码实现3.1生成器G3.2判别器D3.3分类器C四、结果演示五、完整代码一、案例描述本文将介绍利用利用PyTorch和GAN实现TripleGAN对mnist

wendy_ya·2022-12-28 13:47

【DCGAN】生成对抗网络，手写数字识别

基于paddle，aistudio的DCGAN主要用于记录自己学习经历。1导入必要的包importosimportrandomimportpaddleimportpaddle.nnasnnimportpaddle.optimizerasoptimimportpaddle.vision.datasetsasdsetimportpaddle.vision.transformsastransformsi

shijiuhuaR·2022-12-28 12:22

1.2.深度卷积生成对抗网络（DCGAN)

%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.layersimportActivation

大肥肥肉肉·2022-12-28 12:19

深度学习入门基于python的理论与实现-神经网络

目录1前言2神经网络是什么2.12.2激活函数2.2.1连接感知机和神经元的桥梁2.2.2常用的激活函数2.3线性函数和非线性函数2.4三层神经网络的实现2.5代码实现小结2.6输出层的设计3手写数字识别

Nefelibat·2022-12-28 12:41

AlexNet基于MNIST数据集的代码实现

AlexNet基于MNIST数据集的代码实现鉴于原论文中使用的数据集过于庞大，分类过多，目前手头的设备运行是在过于缓慢，折中考虑尝试使用MNIST的数据集实现AlexNetimporttorch,torchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnfromtorchimportoptimimportmatplot

madao10086+·2022-12-28 10:36

【第3次作业】卷积神经网络

【第一部分】视频学习心得及问题总结1.CNN的基本结构：卷积、池化、全连接2.典型网络结构：AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet【第二部分】代码练习●MNIST数据集分类1.加载数据

OUC------H·2022-12-28 10:35

Pytorch使用块的深度神经网络VGG

VGG网络用于MNIST手写数字识别，泛化性能测试acc_g=0.65，相较于MLP、LeNet所有提升完整训练代码见>>Github链接VGG块需要指定块由几个卷积核组成，输入的第一个卷积的通道和最终输出的卷积通道从代码可以看出

Jokic_Rn·2022-12-28 08:20

如何使用Tensorflow的VGG16预置模型

参考列表如何用VGG16训练MNIST数据集？

一只大老铁·2022-12-28 08:18

使用keras框架进行猫狗分类

（比如对于MNIST数字，全局模式就是涉及所有像素的模式），而卷积学到的是局部模式，这让卷积具备了两个性质。平移不变性：卷积神经网络在图像右

仝佳轩·2022-12-28 06:37

《Tensorflow 2.0 神经网络实践》学习笔记（1）Tensorflow 2.0 架构

基本示例importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportfashion_mnistn_classes=10model=tf.keras.Sequential

厨师长爱炼丹·2022-12-27 22:10

基础模型量化学习扩展仓库

项目地址（GitHub）：https://github.com/Ranking666/Base-quantization~~~欢迎各位交流、star、fork、issues~~~项目介绍：本仓库是基MNIST

RANKING666·2022-12-27 17:54

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