MNIST数字识别第41页

带自己学paddle系列（一）

项目一手写数字识别做个小项目的目的是熟悉paddle基本框架以及如何导入数据所涉及到的paddleapi1、模型架构Linear层的导入frompaddle.nnimportLinearclassRegressor

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:51

带自己学paddle （三）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了CNN、DataLoader、Dataset、SGD、CrossEntropy、Square_error_cost的使用方式，最后还有一点点首尾工作就完成了第一阶段初识框架

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:51

python支持向量机分类MNIST数据集

调用sklearn.svm的svc函数，将MNIST数据集进行分类，并将整体分类精度输出，这里用了两种预处理的方法（将特征值变成0或者1的数；将特征值变成0-1区间的数）效果不一样，并且分别调用了两种核函数

weixin_30487201·2022-12-23 16:36

应用SVM对MNIST数据集进行分类

MNIST是机器学习领域十分经典的一个手写数字数据集，共60000张训练图像，10000张测试图像，图像大小为28*28.MNIST百度网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1k1Ji6amaUhDG6jfdcl_kNg

JackWillian·2022-12-23 16:05

SVM实现MNIST手写数字识别的实验

本文是对手写数字识别（二）----SVM实现Mnist-image手写数字图像识别_Sanger1990的博客-CSDN博客_mnistsvm文章中程序的小修改，使代码正常完成预定工作（原代码不能正常完成运行

向盟约宣誓·2022-12-23 16:35

SVM对MNIST数据集分类——python实现

python实现SVM分类且进行调参问题描述从MNIST数据集中任意选择两类，对其进行SVM分类，可调用现有的SVM工具如LIBSVM，展示超参数C以及核函数参数的选择过程。

ia_heng·2022-12-23 16:35

MATLAB实现支持向量机算法（MNIST数据集）

基于MOOC人工智能之模式识别的课程完成的第三次作业MATLAB实现支持向量机算法（MNIST数据集）MOOC地址：人工智能之模式识别SVM是通过学习样本寻找分类间隔边界，把这一过程转化为了一个优化问题

小叮当冲浪日记·2022-12-23 16:04

机器学习四基于支持向量机SVM模型实现对mnist数据集的分类

算法支持向量机学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。对于线性可分的训练数据集而言，线性可分分离超平面有无穷多个，但是几何间隔最大的分离超平面是唯一的。这里的间隔最大化又称为硬间隔最大化。而当训练数据集近似线性可分时，为软间隔最大化。代码分析：1.初始化数据①对data数据转化为0-1浮点型进行归一化处理②将label值进行二值化2.对SVM模型进行训练（1）对SV

江南无妖·2022-12-23 16:33

svc实战fashion-mnist图像分类

支持向量机(SVMs)可用于以下监督学习算法:分类,回归和异常检测.支持向量机的优势在于:在高维空间中非常高效.即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的.通用性:不同的核函数核函数与特定的决策函数一一对应.常见的kernel已经提供,也可以指定定制的内核.支持向量机的缺点包括:如果特征数量比样本数量大得多,在选择核函数核函数

Fitz_p·2022-12-23 16:33

2 Classification Overview

2.ClassificationOverviewClickherefornotesandcodeMNISTInitialKnowledgeDatasetMNISTdatasetisasetof70,000smallimagesofdigitshandwrittenbyhighschoolstudentsandemployeesoftheUSCensusBureau.Eachimageislabel

WuKx2002·2022-12-23 14:51

opencv案例实战之工业印刷品数字识别

OpenCV-python开发包OpenCVDNN模块OpenCVML模块pycharm2019项目地址：https://github.com/zxinyang38/opencv-二、结果预览从给定的印刷品图像进行数字识别

molihong28·2022-12-23 12:57

分类任务之LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet、GoogLeNet

1、LeNet-5手写体数字识别模型，是一个广为人知的商用的卷积神经网络，当年美国大多数银行用它来识别支票上面的手写数字。

dagongji10·2022-12-23 12:48

二隐层的神经网络实现MNIST数据集分类

二隐层的神经网络实现MNIST数据集分类传统的人工神经网络包含三部分，输入层、隐藏层和输出层。

Jumping boy·2022-12-23 11:32

基于SVM+HOG的手写体数字识别

OpenCVHog+SVM学习最近在学习数字识别，搜索资料的时候，发现了这篇文章。文章很久了，是2013年发的，那时候我才刚上大学。。。。。用的是HOG+SVM来进行手写体数字识别。

wf3865·2022-12-23 07:31

利用keras搭建自编码器网络——脑机接口

我现在主要是看一下mnist的自编码器部分，然后利用这个来搭建自己数据的自编器网络。

jl0624·2022-12-23 06:07

《人工智能实践：Tensorflow笔记》听课笔记24_7.1卷积神经网络

一、回顾及展开前两讲中我们利用全连接网络实现了对mnist数据集的训练，我们已学会使用数据集训练模型，并让训练好的

RENeast·2022-12-23 05:25

python做数字识别_用python实现手写数字识别

用多元逻辑回归手写数字识别训练样本简介首先，可以用逻辑回归实现手写数字识别的多元分类，在ex3data.mat文件中保存着一个包含5000个培训考试训练数据集的手写数字，.mat格式表示这些训练数据集以矩阵格式保存

weixin_39975261·2022-12-23 04:05

基于pytorch的MNIST数据集的四层CNN，测试准确率99.77%

基于pytorch的MNIST数据集的四层CNN，测试准确率99.77%MNIST数据集环境配置文件存储结构代码引入库调用GPU初始化变量导入数据集并进行数据增强导入测试集加载测试集查看部分图片model

eye_s1·2022-12-23 01:31

基于CNN（LeNet）的垃圾分类（C语言实现）

、先使用python训练模型二、提取参数提取模型参数提取图片三、编写CNN算子在windows中实现在FPGA中实现，使用avalon接口一、先使用python训练模型具体步骤参考基于pytorch的MNIST

eye_s1·2022-12-23 01:59

[附代码] 如何用HOG+SVM实现手写数字识别

本文首发于微信公众号【DeepDriving】，公众号后台回复关键字【手写数字识别】可获取本文代码链接。

DeepDriving·2022-12-23 01:28

c语言数字手写识别源程序,给予SVM的手写数字识别上位机(含源码)VS2010 + OpenCV2.4.9开发...

//HandWriteDlg.cpp:实现文件//#include"stdafx.h"#include"HandWrite.h"#include"HandWriteDlg.h"#include"afxdialogex.h"#include"opencv2/opencv.hpp"#include"windows.h"#include"fstream"#include//#pragmacomment(

我是波波老师呐·2022-12-23 01:27

山东大学机器学习课程资源索引

实验完整实验代码获取githubrepo【ML实验5】SVM（手写数字识别、核方法）一个PCA加速技巧作业高斯判别分析（GDA）公式推导ProblemSet3学习笔记课堂问题：一个凸函数的性质SVM（支持向量机

u小鬼·2022-12-23 01:55

【opencv450-samples】digits_svm 手写数字识别SVM vs KNearest （SVM and KNearest digit recognition）

digits.png样本数据SVM和KNearest数字识别。示例从“digits.png”加载手写数字数据集。然后它训练一个SVM和KNearest分类器并评估他们的准确性。

十年一梦实验室·2022-12-23 01:24

SVM入门——手写数字识别

SVM介绍Margin：直观上的宽度（求得最大margin）Hyperplane：超平面Supportvectors：支持向量（支持我们找出hyperplane)SVM是一个constrainedoptimizationproblem（约束最优化问题），其中constrain是分指类，optimization是指使得margin最大机器学习库（Sklearn）Scikit-learn是用于Pyth

bashan16045·2022-12-23 01:53

【ML实验5】SVM（手写数字识别、核方法）

实验代码获取githubrepo山东大学机器学习课程资源索引实验目的实验内容这里并不是通过KTT条件转化，而是对偶问题和原问题为强对偶关系，可以通过KTT条件进行化简。令x=α=[α1,α2,...,αn]Tx=\alpha=[\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_n]^Tx=α=[α1,α2,...,αn]T，则有∑i,j=1mαiy(i)y(j)αj\sum^m_{i,j=

u小鬼·2022-12-23 01:52

tensorrt debug问题汇总

目录1.Dynamicdimensionsrequiredforinput:input,butnoshapeswereprovided.Automaticallyoverriding2.sampleMNIST.obj

Mr.Q·2022-12-22 23:57

PyTorch搭建BP神经网络识别MNIST数据集

PyTorch搭建BP神经网络识别MNIST数据集一、数据集介绍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

积雨辋川·2022-12-22 21:46

深度学习之Alexnet学习笔记

文章后面是我利用Alexnet网络对MNIST数字识别进行训练的模型，并写了一个输入图片进行预测的程序。

woniurunfast·2022-12-22 21:14

基于Python的BP网络实现手写数字识别

/sheziqiong/86790047资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/86790047目录基于Python的BP网络实现手写数字识别

biyezuopin·2022-12-22 20:40

手写数字识别python_Python手写数字识别（KNN算法）

前言手写数字识别作为机器学习中一个比较有趣的内容，结合K210芯片强大的KPU算力，可以蹦出很多好玩的点子。本次以通俗易懂的方式记录一波玩耍手写数字识别的案例。

百分之二十六·2022-12-22 20:40

python手写汉字识别_用python实现手写数字识别

用多元逻辑回归手写数字识别训练样本简介首先，可以用逻辑回归实现手写数字识别的多元分类，在ex3data.mat文件中保存着一个包含5000个培训考试训练数据集的手写数字，.mat格式表示这些训练数据集以矩阵格式保存

weixin_39592137·2022-12-22 20:40

python学习笔记——手写数字识别

一.使用数据集进行手写数字识别importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

奥尔瑞斯·2022-12-22 20:40

基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合

基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合上次讨论了基于Hopfield神经网络的数字识别，BP（BackPropagation）神经网络也可以进行相关的数字识别如手写数字识别等，由于BP神经网络的特性

CAE320·2022-12-22 16:52

【机器学习】最大熵模型实现

文章目录数据准备最大熵模型推导改进迭代尺度IIS算法总结参考数据准备最大熵模型可以应用于多类别分类，因此这里直接使用原手写识别mnist十类的数据；即https://github.com/phdsky/

phdsky·2022-12-22 16:39

图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等计算机视觉方向基本概念

图像分类（ObjectClassification）：识别图片中存在的不同物体的种类（下方左图，人类、羊类、狗类）常用算法：KNN、SVM、BP神经网络、CNN和迁移学习常用数据集：ImageNet、MNIST

Y蓝田大海·2022-12-22 15:07

【37】使用LSTM实现文本分类、图像分类、图像生成任务

文章目录1.文本分类任务——基于IMDB的情感分析1.1实现思路1.2模型定义1.3完整代码2.图像分类任务——手写数字MNIST分类2.1实现思路2.2模型定义2.3完整代码3.图像生成任务——手写数字

Clichong·2022-12-22 14:44

神经网络之MNIST数据集和CIFAR-10数据集训练

1.构建前馈神经网络训练MNIST环境：pycharm+win10+conda3+python3.6首先创建一个神经网络类NeuralNetwork：importnumpyasnp#定义一个神经网络类classNeuralNetwork

圆滚熊·2022-12-22 14:06

使用keras 搭建Gans在Mnist数据集上训练总结

Gan的基本介绍GAN（GenerativeAdversarialNetworks）被LanGoodfellow提出以后，各种Gan遍地开花，GAN掀起了一场技术革命在各个领域的应用都取得了重大突破,图灵奖得主YannLeCun也称近Gan是20年来深度学习领域最棒的想法。身为小白的我也久仰Gan的大名，在寒假期间终于有时间能实操一下Gan的训练（期待的搓搓小手(ง˃̀ꄃ˂́)۶）GAN的核心思想

一条死在减速带的大鱼·2022-12-22 14:58

利用前馈神经网络实现手写数字识别(python实现)

利用MNIST数据训练一分类前馈神经网络,并手写任意一个0至9的数字,拍照,读取该手写数字,输入训练好的分类网络进行预测。

吮指原味张·2022-12-22 14:26

Pytorch深度学习之简单前馈神经网络

这里还是使用MNIST数据集进行处理，直接上代码（不懂看注释~）#导入相应包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransform

yueyuebushihuai·2022-12-22 14:55

【tensorflow 深度学习】2.非线性回归与Mnist数据集分类

1.非线性回归例子importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使用numpy生成200个随机点x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#增加一个维度使其成为200行1列noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)#生成一些

被月亮晒黑_·2022-12-22 13:39

卷积层和池化层的实现（使用 im2col ）

以mnist数据集为例，在普通的神经网络中，输入的数据是长度为784784784的像素。

「已注销」·2022-12-22 13:03

卷积层运算详解与im2col实现

实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素

fakerth·2022-12-22 13:32

带自己学paddle（二）

项目一手写数字识别上文回顾，利用单层神经网络回归数字，那必然是不行的，因此这一章节是提高模型的结构复杂度，来尝试提高准确率1、模型架构CNN网络架构登场，其实之前我一直都用pytorch，但是总想尝试新玩意

MC.zeeyoung·2022-12-22 13:18

TeaPearce/Conditional_Diffusion_MNIST 源码阅读

超参数预运算nn.Module.register_buffer绘制动画ddpmforwardU-net噪声预测模型信息向量掩码向量conext_mask上采样层的信息融合恢复阶段总结后记tqdmdataset=MNIST

Melody2050·2022-12-22 12:28

【动手学习pytorch笔记】11.AlexNet分类fashion_mnist

AlexNet模型结构左侧LeNet，右侧AlexNet。形式上是差不多的，但模型大小大了很多，量变产生了质变，花了人类20年的时间。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#这里，我们使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。#同时，步幅为4，以减少输出的高度和宽度。#另外，输出通道的数目远大于LeN

我已经吃饱了·2022-12-22 11:42

Pytorch 使用AlexNet实现 FashionMNIST数据集分类（官网例子）

1.AlexNet模型参考链接：pytorch图像分类篇：3.搭建AlexNet并训练花分类数据集注意：下面模型代码里有些参数跟论文里不一样，是因为FashionMnist数据集图像是单通道图像，分辨率大小为

我家空空·2022-12-22 11:37

关于利用pytorch复现alexnet网络并实现对MNIST数据及分类

一、alexnet网络结构（一）图解（二）网络各层参数1.AlexNet共8层，包括5个卷积层和3个全连接层2.每一层都使用了Relu函数作为激活函数3.AlexNet有一个特殊的计算层-LRN层，开辟性的使用了LRN（局部相应归一化层二、alexnet优点1.用ReLU得到非线性，用ReLU非线性函数作为激活函数2.使用dropout的trick在训练期间有选择性的忽略隐藏层神经元，来减缓学习模

MosterSakura·2022-12-22 11:35

pytorch实现AlexNet，在mnist数据集上实验，用精确率、召回率等指标评估，并绘制PR、ROC曲线

一、导入需要的模块importtorchimportprettytableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.

tortorish·2022-12-22 11:04

卷积神经网络的实战 - 力战手写mnist数据集

写在前面实战项目全是干货，因此我默认读者掌握了一些神经网络的基本原理，对于过程中的算法推导和一些基本思想我会一笔带过或者以注释的形式体现。希望大家能从这个实战项目上，学习到这类问题的方法和解题思想，按部就班的完成其实这个项目跟下来之后，是可以复用到其他同类型的项目的。LETSGO！仅以此篇，送给海外留学的刘哥，祝勤勉好学，厚积薄发！项目实战运行环境：python3.8.5调包importpanda

Yooooung_Lee·2022-12-22 10:09

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