MNIST数字识别

stm32数字识别---基于汉明距离的模板匹配算法实现

1.概述OCR字符识别，最常用的就是图像分割+模板匹配，前面博客中已经有写车牌识别过程中进行图像分割处理的流程，本文重点讲解如何使用汉明距离计算图像的模板匹配从而进行数字识别。
梦飞小梦·2022-12-20 15:10

CNN(卷积神经网络)

一个基于MNIST数据集的简单卷积神经网络案例importtorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets
Jin、焯·2022-12-20 15:09

解决TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments

1.看b站视频用卷积进行手写数字识别源代码如下：#输入为28*28*1经过第一次卷积计算后为28*28*16池化变为14*14*16第二次卷积14*14*32池化7*7*32即全连接（10为10分类）#
Y蓝田大海·2022-12-20 15:13

LeNet-5实现MNIST分类

LeNet-5实现MNIST分类本人水平有限，如有错误，欢迎指出！
NickHan_cs·2022-12-20 15:38

hrsc2016 下载 数据集_使用torchvision下载MINIST及配置踩坑笔记

1、MINIST简介MNIST数据集是在神经网络学习中一个被嚼烂的数据集MNIST数据集可在知乎-安全中心yann.lecun.com获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3
weixin_39793708·2022-12-20 14:29

Fashion MNIST数据集介绍及下载

FashionMNIST（服饰数据集）的作用是经典MNIST数据集的简易替换，MNIST数据集包含手写数字（阿拉伯数字）的图像，两者图像格式及大小都相同。
Dick-andy·2022-12-20 14:45

LeNet-5

模型简介LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognitionr[1]中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络
Wanderer001·2022-12-20 14:44

经典网络-LeNet-5

是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。
乱红飞·2022-12-20 14:38

LeNet-5应用

目录实验1：实现MNIST手写数字识别1、导入需要的库2、使用GPU训练3、图像增强4、载入数据5、图片可视化6、LeNet模型7、加载模型并打印参数8、损失函数，优化器9、训练函数10、可视化预测结果实验
我闻 如是·2022-12-20 14:36

【毕业设计_课程设计】手写数字识别系统的设计实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1系统概述1.1系统实现环境2研究方法2.1图像预处理阶段2.2特征提取阶段2.3数字识别阶段3研究结论4论文概览5项目工程0项目说明手写数字识别系统的设计实现提示：适合用于课程设计或毕业设计
m0_71572237·2022-12-20 13:14

Pytorch 学习日记（一）

train训练代码​"""模型的训练"""fromdatasetimportget_dataloaderfrommodelsimportMnistModelfromtorchimportoptimimportconffromtqdmimporttqdmimportnumpyasnpimporttorchimportosfromtestimportevalimporttorch.nnasnnimpo
qq_42370940·2022-12-20 12:06

pytorch 使用LSTM进行手写数字识别

模型的搭建importtorchimporttorch.nnasnnclassRNN(nn.Module):def__init__(self):super(RNN,self).__init__()self.rnn=nn.LSTM(input_size=28,hidden_size=64,num_layers=1,batch_first=True,)self.out=nn.Linear(64,10)
南妮儿·2022-12-20 11:29

毕业设计练习_03——用VGG13实现cifar10识别

数据集的介绍keras内置的数据集，提供了5万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练，提供了1万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签，用于测试十分类：飞机汽车鸟猫鹿狗青蛙马船卡车本例相比于手写数字识别来说更加复杂
grt要一直一直努力呀·2022-12-20 08:54

基于CNN的FashionMNIST分类

基于CNN的FashionMNIST分类1卷积神经网络算法简介1.1卷积层1.2池化层1.3全连接层2实验设置及结果分析2.1环境配置2.2数据集2.3模型搭建2.4模型训练及测试2.5精度曲线和损失曲线
zhongzhehua·2022-12-20 08:22

神经网络入门及改进优化——CNN识别Fashion-MNIST数据集（Python实现）

图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。
随便编编·2022-12-20 08:51

初学Python 自建6层神经网络训练Fashion-MNIST数据集 -- 第一扇门

一般的深度学习入门例子是MNIST的训练和测试，几乎就算是深度学习领域的HELLOWORLD了，但是，有一个问题是，MNIST太简单了，初学者闭着眼镜随便构造几层网络就可以将准确率提升到90%以上。
wu_zhiyuan·2022-12-20 08:51

深度学习Matlab工具箱代码注释

test_example_CNN.m%%=========================================================================%主要功能：在mnist
Sherry 沈·2022-12-20 08:46

基于 Tensorflow 2.x 实现多层卷积神经网络，实践 Fashion MNIST 服装图像识别

一、FashionMNIST服装数据集FashionMNIST数据集，该数据集包含10个类别的70000个灰度图像。
小毕超·2022-12-20 08:13

读取MNIST文件图片进行上采样、下采样（图片放大两倍）

MNIST进行上采样（图片放大两倍）说实话，要对于像素没有要求直接使用cv2.resize(img,(size_m,size_n))#其中size_m,size_n可以设置任意值，之前生成的人脸没有达到所要的分辨率
lanmy_dl·2022-12-20 04:34

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
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