MNIST数字识别第43页

RNN循环神经网络(AI写唐诗)

RNN循环神经网络–潘登同学的深度学习笔记文章目录RNN循环神经网络--潘登同学的深度学习笔记RNNRNN的数学表达式RNN手写数字识别RNN的拼接操作LSTM长短时记忆(LongShortTimeMemory

PD我是你的真爱粉·2022-12-20 03:41

基于MATLAB的车牌识别系统设计（Matlab代码实现）

概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述针对车牌识别遇到的问题，提高车牌识别系统的识别率，目前采用的方法先对视频流中车辆的整体情况做出判断，随后对车牌进行精确定位，通过算法对车牌进行字符和数字识别

荔枝科研社·2022-12-20 02:09

【科研-学习-pytorch】3-分类问题

分类问题线性回归，三个fc分类预测；one-hot编码；激活函数Relu；矩阵相乘的shape变换；mnisttorchvision直接读取；train、test、val；实现loaddatatorchvisionloaddata

helloworld_Fly·2022-12-19 20:07

卷积神经网络CNN实现MNIST数据分类

1、普通神经网络的缺点：参数太多，样本也要求很多我们举个例子，假设我们训练的图片是100100像素点的，那么输入层就要有10000个输入，假设隐藏层神经元也是10000个，那么要训练的参数是1万1万，就是一亿个参数，参数只要亿点点（哈哈哈），况且我们生活中照片像素多的话几千*几千的，那么参数将会更多，我们的电脑将不堪重负。另一方面，参数越多，那么就需要大量样本进行训练。有一种说法，样本最好是未知数

explore翔·2022-12-19 19:08

深入理解argparse模块中的add_argument的参数(如action等）

文章目录简单使用用户指定参数参数高级用法用户指定参数（特殊）简单使用importargparseparser=argparse.ArgumentParser(description="DeepGaussianProcessesonMNIST

音程·2022-12-19 17:56

卷积神经网络案例：LeNet-5手写数字识别

第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。

博学之审问之·2022-12-19 16:36

机器学习（六）支持向量机（SVM）

目录1.间隔与支持向量1.1线性可分1.2支持向量1.3最大间隔超平面2.对偶问题2.1拉格朗日乘子法2.2SMO算法2.3SMO算法代码实现3.核函数4.SVM实例（手写体数字识别）5.实验总结支持向量机

Ag11·2022-12-19 13:03

数据集下载地址（转）以下内容转自https://baijiahao.baidu.com/s?id=1615853849218131902&wfr=spider&for=pc

id=1615853849218131902&wfr=spider&for=pc图像分类领域1）MNIST经典的小型（28x28像素）灰度手写数字数据集，开发于20世纪90年代，主要用于测试当时最复杂的模型

奔跑的阿星·2022-12-19 12:58

神经网络训练的一般步骤,神经网络常用训练方法

如何用Tensorflow快速搭建神经网络在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。

普通网友·2022-12-19 11:32

【PyTorch】深度学习实践之用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）

本文目录多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入网络设计Loss：课后练习1：交叉熵损失vsNLL损失解答：MNIST问题：模型设计：实现代码：1.准备数据转为格式为C*W*H值为0-1的Tensortransform

zoetu·2022-12-19 09:56

深度学习（PyTorch）——多分类问题（Softmax Classifier）

B站up主“刘二大人”视频笔记这节课的内容，主要是两个部分的修改：一是数据集：直接采用了内置的MNIST的数据集，那dataloader和dataset自然也是内置的，那也就不用自己写dataset再去继承

清泉_流响·2022-12-19 09:25

bp神经网络数字识别matlab_通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别

通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别算是深度学习里的“Helloworld”了，记录一下个人的实现过程。

weixin_40009026·2022-12-19 08:46

用TensorFlow建立卷积神经网络，识别kaggle mnist手写数字集

##################################################-*-coding=utf-8-*-#这是加入多层神经网络tensorflow算法用于识别kaggledigits项目，利用到了自己写的工具小包#kaggledigits数据集下载地址为：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data需要注册为kaggl

sysu_zzd·2022-12-19 08:16

Tensorflow MNIST手写体识别多层卷积神经网络程序实现

废话不多说直接给出实现程序（对了，先给小伙伴们把Tensorflow中文网站的这一节链接分享一下，里面有对每一步及其程序的解读）http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.htmlimporttensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_d

迷彩侠·2022-12-19 08:45

基于 Tensorflow 2.x 实现多层卷积神经网络，实践 MNIST 手写数字识别

一、MNIST数据集上篇文章中使用了Tensorflow2.x搭建了对层的BP神经网络，经过训练后发现准确率只有96.8%对于单环境的图片识别场景来说，还是有点偏低，本文使用多层的卷积代替BP网络中的隐藏层对模型进行优化

小毕超·2022-12-19 07:31

基于 Tensorflow 2.x 实现 BP 神经网络，实践 MNIST 手写数字识别

一、MNIST数据集MNIST是一个非常有名的手写数字识别数据集，在很多资料中都会被用作深度学习的入门样例。

小毕超·2022-12-19 07:30

图像分类数据集

图像分类数据集sec_fashion_mnist(MNIST数据集):cite:LeCun.Bottou.Bengio.ea.1998(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。

weiket·2022-12-19 07:37

pytorch官方教程学习笔记06：WHAT IS TORCH.NN REALLY?dataset，Add validation等新的东西，

==============数据集包的下载：=======================================#DATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH.mkdir

cc 提升ing 变优秀ing·2022-12-19 00:37

PyTorch学习笔记(3)

2不用PyTorch框架特性搭建网络2.1MNIST数据集的建立2.2不使用torch.nn从零建立神经网络3开始用PyTorch特性模块替换3.1使用torch.nn函数3.2使用nn.Module模块

CarnivoreRabbit·2022-12-19 00:29

PyTorch Tutorials 摘要(3) What is torch.nn really?

源码#下载/获取/展示MNIST数据frompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_

清欢守护者·2022-12-19 00:29

pytorch WHAT IS TORCH.NN REALLY?

importtorchimporttorch.nnasnnfrompathlibimportPathimportrequestsimportpickleimportgzipfrommatplotlibimportpyplotimportnumpyasnpimportmath#下载数据DATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH.m

Claroja·2022-12-19 00:26

What is torch.nn really?

为了促进你的理解，我们将会先不使用任何这些模块中的功能来在MNIST数据集上训练一个基本神经网络；我们在一开始

JachinMa·2022-12-19 00:54

Tensorflow2.0 自定义训练

首先加载TF,从datasets中引入minstimporttensorflowastfminst=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test

历风·2022-12-18 20:21

Pytorch 中 Dataset 和 DataLoader，以及 torchvision 的 datasets 完全理解

)3、torch.utils.data.DataLoader()4、torchvision.datasets.ImageFolder()5、例子torchvision.datasets.FashionMNIST

cnhwl·2022-12-18 20:20

形态数轴的非递进现象

(A,B)---81*30*2---(1,0)(0,1)分类mnist的0-9的所有两两组合，固定收敛误差统计迭代次数，将迭代次数作为形态类物质的键能，并将键能作为B到A的距离，将A设为原点，将B作为形态数字作一个数轴

黑榆·2022-12-18 15:48

CNN 图像分类

CNN实现对FashionMNIST图像分类卷积神经网络相对于全连接神经网络的优势：参数少->权值共享因为全连接神经网络输入的图片像素较大，所以参数较多而卷积神经网络的参数主要在于核上，而且核的参数可以共享给其他通道全连接神经网络会将输入的图片拉直

Crazy - ?·2022-12-18 14:30

数据集及各个分类网络的结构：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet(持续更新)

文章目录一、LeNet二、AlexNet三、VGG四、ResNet详解PS:以下内容只详细讲解ResNet网络，在其基础上，其余网络只展示基本结构torchvision.datasets.数据集简介：(1)MNIST

享子·2022-12-18 14:27

k-近邻实现手写数字识别

1.k-近邻工作原理简单地说，K近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。该算法具有一下特点。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。K近邻算法的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较

picacho_pkq·2022-12-18 14:26

【python】机器学习算法(KNN)入门——手写数字识别

手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通过识别手写体图片来判断数字因为数字类别是0——9，所以是十分类问题那今天博主就来教大家探索手写数字的识别环境使用:Python3.8Pycharm第三方模块使用:

魔王不会哭·2022-12-18 14:26

基于PCA和K-近邻算法的手写数字识别

网络上拥有很多PCA的解析，所以这里不赘叙PCA的数学算法原理，直接以手写数字识别的例子讲解PCA算法的应用。scikit-learn是一个开源的Python机器学习工具包，拥有PCA算法

蓝小贝丶·2022-12-18 14:25

SKlearn之手写数字识别（Recognizing hand-written digits）

题目链接：Recognizinghand-writtendigits函数解释zip函数：pythonzip函数plt.imshow(image,cmap=plt.cm.gray_r,interpolation='nearest')matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=N

Alwaysion·2022-12-18 14:55

sklearn-神经网络-手写数字识别

#pipinstallscikit-learn--upgradefromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStanda

Mrrunsen·2022-12-18 14:54

机器学习：k-近邻算法（三）sklearn手写数字识别

目录一、实战背景二、sklearn1、sklearn的简介2、sklearn安装3.sklearn实现k-近邻算法简介三、使用sklearn实现手写数字识别1、提供的数据是32x32的二进制图像，将其转化为

晶哥哥&·2022-12-18 14:23

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

一个有效的解决方法是将集成中的知识压缩到一个单一模型中，经过验证，在MNIST上取得了很好的结果。

借口就是借口·2022-12-18 14:39

[论文阅读]知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）

文章目录前言摘要一、Introduction二、Distillation三、Experiments3.1MNIST3.2SpeechRecognition3.3SpecialistsModelsonVeryBigDataset3.3.1SpecialistModels3.3.2AssigningClassestoSpecialists3.3.3PerformingInferencewithEnse

XMU_MIAO·2022-12-18 14:38

【keras入门】使用 keras 训练 MNIST 数据集

文章目录一、代码二、模型结构三、全连接层参数量计算四、训练和测试结果一、代码以下代码提供了四种创建model的方式：其中包含两张使用Sequential()的方法，一种使用kerasAPI的方法，以及一种将model定义为keras.Model的子类的方法。importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasdefload_dataset():(x_t

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-12-18 13:05

Caffe: MNIST 数据集格式转换、用 python 读写 LMDB 数据库

但是翻了一翻，还是有点收获的，这个MNIST手写数字识别是深度学习入门很经典的例子。基本上所有的深度学习框架

chenxp2311·2022-12-18 13:28

递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。

weixin_34179762·2022-12-18 08:55

R语言使用keras包实现卷积自动编码器模型（Convolutional Autoencoder）、加载keras自带的mnist数据集、load_model_hdf5函数加载已经保存的h5模型文件

R语言使用keras包实现卷积自动编码器模型（ConvolutionalAutoencoder）、加载keras自带的mnist数据集、load_model_hdf5函数加载已经保存的h5模型文件目录

statistics.insight·2022-12-18 05:12

tensorflow2之模型保存(h5)

使用mnist数据集测试模型保存为（*.h5），创建model_hand_h5_save.py#encoding=utf-8#多分类问题#手动保存*.h5权重from__future__importabsolute_import

xiangkej·2022-12-18 05:41

基于Kera框架的手写数字识别

基于Kera框架的手写数字识别一.配置环境二.具体步骤2.1导入数据集2.2创建网络图层和网络结构2.3定义反向传播函数与优化函数2.4数据集和测试集归一化2.5标签制作三整体代码与验证四.使用卷积神经网络进行优化一

仝佳轩·2022-12-18 02:29

基于python-opencv实时手写数字识别

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实时手写数字识别（基于视频）前言一、环境和效果二、使用步骤打开test1.py文件运行前言程序参考这位大神但是这篇文章里只有大致思路没有对程序的具体讲解

reason125132·2022-12-18 02:24

VitisAI(07) 自定义模型部署

本文以自定义模型为例，对使用VitisAI进行模型量化部署的流程进行介绍Workflow数据集为fashion_mnist使用Tensorflow2搭建一个简单分类网络并进行训练，导出模型文件使用VitsiAIdocker

Wei.Studio·2022-12-18 02:19

【Keras】LSTM和Bi-LSTM神经网络

模型并训练评估模型创建Bi-LSTM模型并训练打印Bi-LSTM模型评估Bi-LSTM模型导入安装包importtensorflow.kerasfromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.layersimportDense

茶哩·2022-12-17 20:50

【深度学习】经典CNN模型梳理与Pytorch实现：LeNet、AlexNet、NiN、VGGNet、ResNet

2.模型及实现2.1LeNetLeNet是LeCun在1998年提出的用于解决手写数字识别任务的卷积神经网络模型，这一网络模型奠定了之后CNN的基本架构。它又被称为LeNet-5，5表示第

DwD-·2022-12-17 17:46

经典神经网络发展史

AlexNet、LeNet、GoogLeNet、VGG-16、NiNLeNet参数量：6万卷积和：全部为5x5的卷积核1998年，LeCun提出LeNet神经网络结构，用于解决手写数字识别的视觉任务。

古风子·2022-12-17 17:11

【365计划-1】pytorch实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：365天深度学习训练营-第P1周：mnist手写数字识别作者：K同学啊###本项目来自K同学在线指导###importtorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisionimportosos.environ

湫椿.·2022-12-17 14:39

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod激活函数，mnist

夜风里唱·2022-12-17 11:41

机器学习笔记-Week02-卷积神经网络

卷积神经网络文章目录卷积神经网络深度学习三部曲损失函数全连接网络处理图像卷积神经网络卷积池化全连接卷积神经网络典型结构AlexNetZFNetVGGGoogleNetResNet手动实现一个简单的ResNet网络MNIST

爱吃章鱼的怪兽·2022-12-17 11:05

基于BP神经网络的数字识别系统仿真,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OCR（OpticalCharacterRecognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手

我爱C编程·2022-12-17 11:32

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