MNIST数字识别第46页

基于联邦学习的MNIST手写数字识别-Pytorch实现

参考：基于联邦学习的MNIST手写数字识别-Pytorch实现-灰信网（软件开发博客聚合）(freesion.com)一、MNIST数据集大量参考：MNIST数据集_保持理智802的博客-CSDN博客_

晨曦未眠·2022-12-12 16:29

K210识别应用:基于yolov2模型的数字识别控制舵机

的作用是用来做视觉部分,当然也可以用到OpenMv,但是由于自带计算卷积人工神经网络加速器KPU,对于一些要跑深度学习模型的任务,K210成了首选,而本次自己做的也是用K210基于yolov2模型去做数字识别

.Young.L·2022-12-12 16:49

基于深度学习的MNIST数据集训练与手写数字识别

基于深度学习的MNIST数据集训练与手写数字识别实验目的通过深度学习算法对训练集数据进行训练，实现MNIST数据集的识别实验原理全连接神经网络全连接神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络

Oasis___·2022-12-12 16:48

神经网络入门（手写体的识别torch+jupyter+Mnist数据集）

数据集的选择，因为本文就是一篇入门级的博客，所以这里数据集选择的是mnist数据集，相对简单、易懂。

萌新小白一只·2022-12-12 16:47

CNN卷积神经网络/手写数字识别[VHDL][MATLAB]带源码

本次为期末课程设计，了解CNN过程，并且以数字识别为例去了解CNN的应用，采用matlab来事先分析整个过程，并且转化为VHDL语言，使用FPGA使用该想法，由于本次为期末在家期间所做，没有硬件去验证准确性

电子张sir·2022-12-12 15:51

1.Softmax回归模型实现MNIST手写数字分类（python代码详解）

Softmax回归模型实现MNIST手写数字分类（python代码详解）关键点：Softmax回归处理多分类问题，其是Logistic回归在多分类问题上的推广softmax回归使用交叉熵损失函数来学习最优的参数矩阵

十二十二呀·2022-12-12 13:37

机器学习之Softmax回归（Python实现）

Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。

MachineLP·2022-12-12 13:37

cv_常见代码

第一节Pytorch一、神经网络分类任务1、Mnist分类任务：网络基本构建与训练方法，常用函数解析torch.nn.functional模块nn.Module模块1)查看pytorch版本importtorchprint

机器视觉_小菜鸡·2022-12-12 12:51

机器学习的“hello world”之mnist数据集

tensorflow自带mnist数据集无需下载。#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditorThisisatemporaryscriptfile."""

无烟蚊香·2022-12-12 12:40

如何识别手写文字python_如何快速使用Python神经网络识别手写字符？(文末福利)...

1.1自己的手写数字在本文中，我们一直使用来自MNIST数据集的数字图片。为什么不使用

weixin_39676034·2022-12-12 12:04

Pytorch 张量及输入输出计算详细公式

例如100张MNIST数据集的灰度图(通道数为1，如果是RGB图像通道数就是3)，每张图高28像素，宽28像素，那么这个Tensor的shap

yeizisn·2022-12-12 09:16

OpenCV计算机视觉实战 - Task2 - 信用卡数字识别【项目实战】

#################################################################【纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行】B站视频新课件：https://pan.baidu.com/s/1frWHqCVGR2VTn5QBtW4lPA提取码：xh02老课件：https://pan.baidu.com/s/1Wi31FxSPBqWiuJX9quX-jA提取码：

华尔街的幻觉·2022-12-12 09:38

深度学习从入门到放弃100天挑战

【1】-2022年7月15日-构建一个CNNimportkerasfromkeras.datasetsimportmnist#数据集fromkeras.modelsimportSequential#用来实例化一个类

紧到长不胖·2022-12-12 08:44

2022.12.11 学习周报

4.3IndRNN的优势5.IndRNN的分析5.1RNN5.2LSTM5.3IndRNN的初始化5.4梯度截断5.5IndRNN6.实验结果6.1AddingProblem6.2SequentialMNISTClassification6.3LanguageModel

MoxiMoses·2022-12-12 08:53

多分类问题（手写数字识别例题题）

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64batch_size

应该没问题·2022-12-12 07:21

Keras——用Keras搭建分类神经网络

文章目录1.前言2.用Keras搭建分类神经网络2.1.导入必要模块2.2.数据预处理2.3.搭建模型2.4.激活模型2.5.训练+测试1.前言今天用Keras来构建一个分类神经网络，用到的数据集是MNIST

程旭员·2022-12-12 01:42

自我记录：Python学习之Pytorch 04 逻辑回归

=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])#trian_set=torchvision.datasets.MNIST

违规昵称0E23·2022-12-12 01:32

CNN学习MNIST实现手写数字识别

CNN的实现我们之前已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的CNN。

fakerth·2022-12-11 22:01

mnist数据集训练_分类实例：MNIST数据集

01MNIST数据集读取数据MNISTdatasets有70000个手写数字图片，每一个都标注了对应的数字。

weixin_39553352·2022-12-11 22:59

CNN案例：手写数字识别

1.超参数定义importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoader#训练次数n_epochs=3#一次训练的图片数batch_size_train=64#一次测试的图片数batch_size_test=1000#学习率learning_rate=0.01momentum=0.5log_interval=10#随机数种子，保

所追寻的风·2022-12-11 22:28

利用CNN对MNIST训练

数据预处理3.1数据集导入3.2像素值归一化处理3.3计算图片的高和宽3.4读取标签并进行one-hot编码3.5数据集划分4参数与网络设置4.1参数设置4.2网络设置5损失设置与训练6结果展示1简介MNIST

MoxuanCN·2022-12-11 22:58

CNN实现手写数字识别

手写数字识别一致是一个机器学习里面常见的案例，今天通过CNN来实现一个手写数字识别来介绍一个机器学习的流程。

彭祥.·2022-12-11 22:26

深度学习-使用CNN分类MNIST数据集

参考莫烦大神的视频，视频中没有讲最后的动画演示，他github中有，但是一是数据太大笔记本一运行就卡，二是绘制那部分代码看不懂，所以我删掉了，只是简单运行显示下正确率。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorch.utils.dataasDataimportmatplotlib.pyplotasplt"""超参数"""LR=0.

Vivinia_Vivinia·2022-12-11 22:56

CNN实现MNIST数据集手写数字识别

1.MNIST数据集MNIST数据集是由0到9的手写数字图像构成的。训练图像有6万张，测试图像有1万张每一张图片都有对应的标签数字。因此这个测试集就可以作为验证集使用。

做个好男人！·2022-12-11 22:23

手写数字识别例题

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64batch_size

qq_57457571·2022-12-11 22:16

pytorch笔记：搭建简易CNN

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplt2超参数定义EPOCH=1BATCH_SIZE=50LR=0.001DOWNLOAD_MNIST

UQI-LIUWJ·2022-12-11 21:51

基于伪标签的半监督学习——Pytorch框架识别MNIST数据集

例如将MNIST数据集输入到模型中，得到相应的0~9类别得分，将得分最高的类别作为伪标签，该伪标签当作一般标签使用，和原样本计算损失，迭代模型参数。整体思路模型需要先

乎啦啦·2022-12-11 20:21

python 图像压缩pca_PCA（主成分分析）：从压缩图像到手写数字识别实验

在看数字图像处理的压缩章节，突然看到PCA可以用来压缩图像，于是学乎。本文主要大致简单说下整个实验的过程和一些关键的点，详细和更好的解说在我给出的资料里面有。压缩的一种方法论就是先将一张图片，一个信号的数据量进行某种分解，这种分解必须是有某种“compact”(紧凑)的特性，也就是说大部分的信息存在于少量的系数中，而像不是原始数据中的那样子简单均匀的分布。如果分解得好，压缩的时候只保留少量的数据量

weixin_39699070·2022-12-11 16:11

每天进步一点点 -- pytorch学习：MNIST手写数字初体验

理论计算方法--K临近算法(OpenCV轻松入门_面向python)K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类，根据书中给出的内容，我们可以在手写数字识别上进行分析。

攀登程序猿·2022-12-11 16:01

深度学习实战（一）基于Keras的手写数字识别

MNIST数据集是经典的手写数字识别数据集MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3

一个肌肉猛男·2022-12-11 14:32

Tensorflow2.1入门第三章：使用“八股”搭建神经网络

Tensorflow2.1入门第三章：使用“八股”搭建神经网络一、tf.keras搭建网络八股1.六步法2.Sequential方法3.Class方法4.配置训练方法（1）优化器（2）损失函数（3）评判标准二、Mnist

cjdsj1999·2022-12-11 14:02

DL with python(6)——Keras实现手写数字识别（全连接网络）

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第三讲的内容，通过六步法利用keras框架搭建神经网络的手写数字识别模型，这里只涉及简单的全连接网络，旨在对整体的思路进行了解。

佟湘玉滴玉·2022-12-11 14:31

【人工智能】神经网络八股

tf.keras.models.Sequential(2)model.compileOptimizer可选loss可选Metrics可选(3)model.fit(4)model.summary源码(5)类class搭建神经网络MNIST

萌狼蓝天·2022-12-11 14:30

第三讲神经网络八股

TensorFlowAPI：tf.keras搭建网络八股Sequential()compile()fit()summary()搭建网络八股classclassMyModel(Model)model=MyModelMNIST

贤菜salty·2022-12-11 14:59

【Tensorflow学习三】神经网络搭建八股“六步法”编写手写数字识别训练模型

神经网络搭建八股“六步法”编写手写数字识别训练模型Sequential用法model.compile(optimizer=优化器,loss=损失函数,metrics=["准确率"])model.fitmodel.summery

Chen的博客·2022-12-11 14:57

PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘../data‘

batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)出现错误：解决方式：以管理员身份运行环境下的jupyter

m0_61704555·2022-12-11 14:26

实战Google深度学习框架-C5-MNIST数字识别问题

5.1MNIST数据处理MNIST是NIST数据集的一个子集，包含60000张图片作为训练数据，10000张作为测试数据，其中每张图片代表0~9中的一个数字，图片大小为28*28（可以用一个28*28矩阵表示

weixin_30314631·2022-12-11 14:22

干货| LeNet-5模型详解（附Python详细代码及注释）

LeNet-5模型是YannLeCun教授与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

SophiaCV·2022-12-11 13:15

数据挖掘实战（1）——手写数字识别

文章目录1导包2数据准备3数据规范化4划分数据集5训练5查看结果6数据降维并画出决策边界7混淆矩阵8学习曲线9验证曲线1导包importtimeimportpickleimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromcollectionsimportCounterfromsklearn.datasetsimportloa

热爱旅行的小李同学·2022-12-11 12:57

搭建卷积神经网络怎么确定参数_手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络（附代码）...

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets

他咋麻了呢·2022-12-11 11:10

深度强化学习-策略梯度算法(Reinforce)代码

如果想深入理解策略梯度算法公式，可以参考我的另一篇博文：深度强化学习-策略梯度算法深入理解，里面将其与手写数字识别问题进行了类比，深入剖析了策略梯度算法公式。

indigo love·2022-12-11 11:39

深度学习之自编码器（2）Fashion MNIST图片重建实战

深度学习之自编码器（2）FashionMNIST图片重建实战1.FashionMNIST数据集2.编码器3.解码器4.自编码器5.网络训练6.图片重建完整代码自编码器算法原理非常简单，实现方便，训练也较稳定

炎武丶航·2022-12-11 10:20

多模态医学图像数据集

上海交通MedMNIST10datasets,singlemodal,classificationtaskLink：https:/

海绵baby强无敌·2022-12-11 09:41

理解办公室政治就能理解神经网络

我们还是从简单的数字识别入手讲解人工智能神经网络吧。先看下面这几张用12个灰黑、灰白方块组成的图各位童鞋这些图片看上去是哪个数字呢？产品黄此

kevinweijun·2022-12-11 09:17

CV计算机视觉核心03-初步认识机器学习（线性回归模型、梯度下降法、线性回归模型解决数字识别问题(没用auto grad)、逻辑回归模型sigmoid、作业：线性回归解决数字识别auto grad）

CV计算机视觉核心03-初步认识机器学习（线性回归模型、梯度下降法、区分一下回归模型和分类模型、线性回归模型解决数字识别问题（没有使用autograd）、逻辑回归模型（sigmoid函数）、如何使用自动梯度计算

Henrik698·2022-12-11 05:11

python卷积神经网络多元分类_卷积神经网络应用于MNIST数据集分类

一、卷积神经网络应用于MNIST数据集分类importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

weixin_39964573·2022-12-11 02:28

实现卷积_用卷积神经网络实现MNIST数据集分类

在这节的内容中，我们用之前讲述的内容来搭建一个比较简单的卷积神经网络，实现MNIST手写数字体数据集的图片分类。

星空之下永远有路·2022-12-11 02:27

Tensorflow学习（三）——卷积神经网络应用于MNIST数据集分类

编写一个简单的CNN实现MNIST数据集分类（代码如下）importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

__hOracLe·2022-12-11 02:57

卷积神经网络应用于MNIST数据集分类（详细）

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets

小鱼编程·2022-12-11 01:53

MNIST数字分类——使用卷积神经网络

简介关于使用Dense层（密集连接型网络）处理MNIST数字图像分类的问题，可以参考使用keras构建和训练mnist的神经网络。卷积神经网络，是计算机视觉领域使用最广泛的一种深度学习模型。

guotianqing·2022-12-11 01:21

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