MNIST数字识别第47页

卷积神经网络处理MNIST数据集原理总结

王唤OvO·2022-12-11 01:49

基于Python实现的卷积神经网络分类MNIST数据集

卷积神经网络分类MNIST数据集目录人工智能第七次实验报告1卷积神经网络分类MNIST数据集1一、问题背景11.1卷积和卷积核11.2卷积神经网络简介21.3卷积神经网络的细节讨论3二、实现说明32.1

biyezuopinvip·2022-12-11 01:18

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

SoftmaxMulti-ClassClassifier多分类器MNIST数据集Fashion-MNIST数据集FlattenOne-HotEncodingSoftmax介绍应用Softmax实现多分类交叉熵

Aroundchange·2022-12-10 21:39

PyTorch 入门与实践（四）多分类问题（Softmax）

来自B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P8的学习笔记上一篇PyTorch加载数据集中，我们实战了MNIST手写数据集的识别网络，那其实就是一个多分类问题（识别出10个类），这时候就要用softmax

Skr.B·2022-12-10 20:30

macos使用anaconda配置tensorflow环境

消除Tensorflow在程序在运行时产生诸多warnings扩展该环境（增加了matplotlib，scikit-learn库）使用该环境训练mnist数据集Tobespecific1.使用anaconda

weixin_42427149·2022-12-10 20:43

保存模型训练结果的方式

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=tf.keras.datasets.mnist.load_data

不可道是常道 Sean·2022-12-10 18:35

python学习日记7tensorflow-手写数字分类

参考资料：1、tensorflow中文社区mnist机器学习入门（分类手写数字）http://tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html2、英文版

blue_xinran·2022-12-10 17:46

机器学习--XGBoost与LightGBM对比及应用

机器学习–XGBoost与LightGBM对比及应用本文使用XGBoost与LightGBM对fashion_mnist数据进行分类预测。

想成为风筝·2022-12-10 16:03

从零构建神经网络-不使用框架（纯纯手撕）

对mnist手写数字实现分类。这里minist数据集为csv形式，分训练集和测试集。1.定义网络结构参数这里面节点个数比较好理解，重点在于weight_itoh和weight_htoo两个矩阵

人工智能有点·2022-12-10 16:33

实现mnist手写数字识别

一.项目介绍本文是一个深度学习入门案例，基于卷积神经网络搭建简单的网络模型完成手写数字的识别二.数据集本数据集来自tensorflow自带的数据集中，当然你也可以去下载来进行导入三.实战演练一.数据集导入importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,modelsimportmatplotlib.pyplotasplt#导

南京比高IT·2022-12-10 15:17

深度学习入门（3）之使用Tensorflow深度学习框架训练MNIST数据集的简单代码

使用Tensorflow深度学习框架构建CNN卷积神经网络训练MNIST数据集的完整源码MNIST数据集MNIST数据集是从NIST的SpecialDatabase3（SD-3）和SpecialDatabase1

yangjingcong·2022-12-10 13:28

TensorFlow lite keras api训练手写数字识别集Mnist，生成tflite模型文件并在Android上使用示例

源码:https://github.com/lany192/tensorflow-lite-keras-mnist-androidTensorFlowLiteKeras训练Mnist示例TensorFlowKeras

丽江的蓝天·2022-12-10 13:58

tensorflow2.0 使用mnist数据集训练模型并测试手写图片识别率

话不多说,下面是源码,参考了网上找的资料.模型结构:输入->h1->h2->h3->输出,尽管在mnist测试准确率达到95%,但实际使用画图程序手写10个数字进行识别,最多只能识别出7个,跟你笔画粗细

lin287631983·2022-12-10 13:52

【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、生成对抗网络的概念生成对抗网络(GANs，GenerativeAdversarialNets),由IanGoodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐

showswoller·2022-12-10 13:49

第P1周：实现mnist手写数字识别打卡

365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/xLjALoOD8HPZcH563En8bQ)中的学习记录博客**>-**参考文章：[365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist

学电不交电费·2022-12-10 10:49

DoltLab本地部署实践

在读研时，我们依据选的课题来开展研究，用的数据集往往都是公开的标准数据集，像经典的ImageNet、MNIST、FashionMNIST等等，不存在对数据集有什么特殊管理的问题。而在工作场景下就不同了

Liekkas Kono·2022-12-10 10:42

机器学习逻辑回归神经网络手写数字识别(matlab)

主函数%%MachineLearningOnlineClass-Exercise3|Part1:One-vs-all%Instructions%------------%%Thisfilecontainscodethathelpsyougetstartedonthe%linearexercise.Youwillneedtocompletethefollowingfunctions%inthisex

wwxy261·2022-12-10 08:39

线性卷积和有关手写识别例题的提升

手写数字识别例题：importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoader

最爱草莓大布丁·2022-12-10 08:09

java cnn图像识别_点击鼠标完成CNN（卷积神经网络）图片识别（以MNIST为例）

作为人工智能的核心，机器学习是一个发展了很多年的技术体系，专门研究计算机怎样学习获取新的知识或技能；传统上有决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等算法。人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)，是人工智能领域1980s以来的研究热点，但受限于算力，传统的机器学习使用基于单隐藏层神经网络的多层感知器(MLP)，和决策树、随机森林等算法相比并无优势。进入21世纪，因

dssocool·2022-12-10 08:06

python神经网络例题：手写数字的识别

数据库来源：http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/我们可以从中获得我们想要的数据集和测试集data_file=open("train_100.csv",'r

霜落飘雪·2022-12-10 08:34

机器学习-手写数字识别系统

需要两个数据包，里边有许多数字图像，像这样：数据包importnumpyasnpimportoperatorfromosimportlistdir"""分类函数"""defclassfy0(inX,dataSet,labels,k):#参数分别为测试样本，训练样本，训练样本标签，近邻个数dataSetSize=dataSet.shape[0]#返回行列数，0为行，列为1diffMat=np.til

Vivinia_Vivinia·2022-12-10 08:29

手写数字识别例题:

手写数字识别例题:importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size

猛猛666·2022-12-10 08:24

STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例

STM32CubeMX使用教程使用cube工具生成一个简单的C语言神经网络代码库网络框架：Keras模型功能：Mnist手写数字识别最终实现：部署到自己设计的comet图像处理模块操作步骤：1.打开cube

_Astral·2022-12-10 06:32

一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(一)总体概述

大佬的该项目已经发表论文，而且开源工程结构清晰，同时附带了硬件文档，所以对于咱们初学者来说，这个项目很友好发表的论文：硬件文档：1.2项目介绍用ZYNQFPGA搭建LeNet-5卷积神经网络(CNN)，实现手写数字识别

鲁棒最小二乘支持向量机·2022-12-10 06:48

基于keras平台CNN神经网络模型的服装识别分析

在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。最近我们被客户要求撰写关于图像识别的研究报告，包括一些图形和统计输出。但是，这些数据存在一些问题：1.太简单了。

拓端研究室TRL·2022-12-10 05:09

基于感知器的手写数字识别

1原理介绍本次实验要求使用线性分类器实现手写数字识别，线性分类器选择的是感知器模型。基于感知器的实验数据必须是线性可分的，感知器不仅可以使用在二分类还可以使用在多分类。

poorlytechnology·2022-12-10 03:05

Python:手写数字识别

#基于朴素贝叶斯分类实现对手写数字体的识别朴素贝叶斯分类就是基于先验概率，类条件概率以及后验概率的分类，后验概率可以由先验概率与类条件概率来求得。下图是书本上一段关于朴素贝叶斯方法的介绍：由于在对每一类的样本进行识别时，一般都会使每个类型的样本数都保持一致，所以一般来说先验概率可以取值0.1。对于类概率密度的求法则相对复杂，如上图所示，wi代表每个不同的类型，也就是0-9这十个类型,X则表示每一个

poorlytechnology·2022-12-10 03:35

GAN学习笔记（三）保存Generator模型，生成图片

保存Generator模型，生成图片1、GAN在MNIST数据集上训练2、利用上面保存的模型使用Generator生成图片1、GAN在MNIST数据集上训练论文：GenerativeAdversarialNetspytorch

落花逐流水·2022-12-10 00:30

跟李沐学AI--深度学习之感知机

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

小小小方·2022-12-09 22:53

MNIST手写数字识别 —— 从感知机到卷积神经网络

上一节使用十个输出节点的感知机模型实现了手写数字识别，但是在训练了100个epoch之后，也仅仅达到0.8037的准确率，如果尝试调整max_epochs、损失函数、梯度下降方法或学习率，会发现准确率还是难以上去

学习历险记·2022-12-09 21:56

下面将手写数字识别的程序修改成带有卷积操作的深度神经网络结构

#下面将手写数字识别的程序修改成带有卷积操作的深度神经网络结构importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportn

最爱草莓大布丁·2022-12-09 21:24

seresnet50训练自己的数据集_TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练。而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，下面记录一下自己学习的过程。

weixin_39639096·2022-12-09 19:17

Tensorflow2.0训练损失值降低，但测试正确率基本不变的情况

Tensorflow2.0训练损失值降低，但测试正确率基本不变的情况问题描述解决方法修改参数检查模型loss计算方法数据标签权重初始值问题描述对于一个架构，在识别mnist手写数字集精度较高的情况下，更换其他数据集

mu_xing_·2022-12-09 19:58

python 列表随机采样_pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()

生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法需要的库importtorch使用方法这里以MNIST举例train_dataset=dsets.MNIST(root='.

weixin_39574555·2022-12-09 17:58

pytorch基础入门（三）：MNIST数据识别

importnumpyasnpfromtorchimportnn,optimfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch#训练集#roo='./'表示放在跟程序相同位

qq_43784519·2022-12-09 14:02

【pytorch学习实战】第二篇：多项式回归

非晚非晚·2022-12-09 14:26

python特征图可视化_keras 特征图可视化实例(中间层)

今天主要是用已经训练好的mnist模型来提前测试一下，这里的mnist模

久作无端客·2022-12-09 12:43

No module named MNIST_写给小白的用fashion-mnist入门机器学习和深度学习的简单项目(非常全面!!!)...

这是一个入门机器学习和深度学习的小项目，以fashion-mnist数据为基础。分别利用机器学习(随机森林)和深度学习(多层感知机/卷积神经网络)方法进行训练。

weixin_39806388·2022-12-09 11:24

实现多层感知机（从0和简洁实现）

一、从0实现多层感知机1、导包以及加载数据，使用的是Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

全全全呀·2022-12-09 09:44

机器学习-卷积神经网络之深度残差网络（三）

背景介绍：MNIST数据集识别黑白的手写数字图片，不适合彩色模型的RGB三通道图片。用深度残差网络学习多通道图片。

weixin_46737548·2022-12-09 09:44

神经网络的手写数据集python实现

在过去的30多年间，对手写数字识别的研究一直都是模式识别领域的研究热点。数字是世界各国通用的符号，类别也较少，有助于做深入分析及验证一些新的理论，因此它也是各种识别算法优劣的重要检测手段。

习习维谷·2022-12-09 09:43

机器学习-卷积神经网络之深度残差网络CIFAR10实战（四）

背景介绍：MNIST数据集识别黑白的手写数字图片，不适合彩色模型的RGB三通道图片。本次实战对CIFAR10数据集进行分析与学习。

weixin_46737548·2022-12-09 09:13

04.2. 多层感知机的从零开始实现

4.2.多层感知机的从零开始实现4.2.1.初始化模型参数4.2.2.激活函数4.2.3.模型4.2.4.损失函数4.2.5.训练4.2.6.小结4.2.多层感知机的从零开始实现继续使用Fashion-MNIST

nsq1101·2022-12-09 09:43

多层感知机的从零开始实现

为了与之前softmax回归（:numref:sec_softmax_scratch）获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集（:numref:

weiket·2022-12-09 09:42

python bp神经网络 mnist_使用tensorflow实现BP神经网络的Mnist手写体识别

【python—tensorflow】神经网络实现Mnist手写体的识别#先导入识别所需要的包importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

weixin_39611382·2022-12-09 09:11

用残差网络实现MNIST数据集手写数字识别

1.残差网络本文为用带残差块的CNN网络实现MNIST数据集手写数字的识别。

做个好男人！·2022-12-09 09:40

《动手深度学习》4.2多层感知机的从零开始实现 & 4.3简洁实现

4.3.多层感知机的简洁实现模型训练4.2多层感知机的从零开始实现依旧使用Fashion-MNIST数据集：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

Mavis00·2022-12-09 09:10

基于残差网络的手写体数字识别实验

目录二、基于残差网络的手写体数字识别实验1.模型构建残差单元残差网络的整体结构2.没有残差连接的ResNet18模型训练模型评价3.带残差连接的ResNet18模型训练模型评价4.与高层API实现版本的对比实验二

ZodiAc7·2022-12-09 09:38

HBU_神经网络与深度学习实验9 卷积神经网络：基于两种经典卷积神经网络的手写体数字识别实验

目录写在前面的一些内容一、基于LeNet实现手写体数字识别实验1.数据数据预处理2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、基于残差网络的手写体数字识别实验？

ZodiAc7·2022-12-09 09:07

多层感知机从零开始实现

多层感知机从零开始实现【代码】#导包fromutilsimportload_data_fashion_mnist,train_ch3frommxnetimportndfrommxnet.gluonimportlossasgloss1

DeeGLMath·2022-12-09 09:07

推荐频道

MNIST数字识别