MNIST数字识别

用RNN预测MNIST数据集（pytorch）

一、代码importtorchfromtorchimportnnimporttorchvision.datasetsasdatasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoader#%matplotlibinline#超参数定义EPOC
戎梓漩·2022-12-04 12:44

深度学习之Pytorch------RNN实现MNIST手写数字识别

MNIST数据集在torvision.datasets里面，可以自行加载，其中训练集有6W张，测试集有1W张，都为灰度图，即channel为1，图片的大小都是28x28，在我的上一篇博客深度学习之Pytorch
划水yi术家·2022-12-04 12:40

pytorch学习-7：RNN 循环神经网络 (分类)

pytorch学习-7：RNN循环神经网络（分类）1.加载MNIST手写数据1.1数据预处理2.RNN模型建立3.训练4.预测参考循环神经网络让神经网络有了记忆,对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果
Paul-Huang·2022-12-04 12:03

PyTorch实战案例（四）——利用PyTorch实现循环神经网络RNN算法对mnist数据集分类

目录一、案例描述二、代码详解2.1加载数据集2.2定义模型2.3开始训练2.4测试准确率三、完整代码一、案例描述本文将介绍利用PyTorch实现循环神经网络RNN算法对mnist手写数字数据集进行分类。
wendy_ya·2022-12-04 12:28

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (四）用基本模型对MNIST数据进行识别

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在了解了TensorflowJS的一些基本模型的后，大家会问，这究竟有什么用呢？我们就用深度学习中被广泛使用的MINST数据集来进行一下手写识别的操作。MINST数据集MINST是一组0到9的手写数字。就像这个：这组数据出现在各种深度学习的入门和例子中，有点像传统机器学习中的Iris数据集。被各种使用。TensorflowJS提供了一个关于训练
weixin_34179762·2022-12-04 09:15

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

目录5.4基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1模型构建5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.3带残差连接的ResNet185.4.4与高层API实现版本的对比实验5.4基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络
HBU_David·2022-12-04 09:42

NNDL 实验八 网络优化与正则化（2）批大小的调整

调用paddle.vision.datasets.MNIST函数读取MNIST数据集，并将数据进行规范化预处理。
HBU_David·2022-12-04 09:42

Keras计算机视觉（二）

第一部分认识CNN一、quicklystart所见即所得，先看一下CNN在MNIST上的运行Demofromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential
東方海竹·2022-12-04 09:05

mnist基本例子 - Pytorch

pytorch的中文文档已经有人发出来，可以没事儿翻看。对于领域内的书籍，应该常看常新，没事儿翻出来看一下。以下代码见：手持电烙铁的侠客/coding_for_fun-Gitee.comclassConvNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()#batch*1*28*28（每次会送入batch个样本，输入通道数1（黑白图像），图像分辨率
手持电烙铁的侠客·2022-12-04 07:40

SVM支持向量机实验（基于SVM的手写体数字识别）

文章目录最大间隔与分类对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件二次规划SMO核函数软间隔与正则化支持向量回归实现SMO算法处理小规模数据集简化版SMO算法利用完整PlattSMO算法加速优化在复杂数据上应用核函数基于SVM的数字识别实验总结最大间隔与分类线性模型
gjy_hahaha·2022-12-04 07:32

Softmax回归——动手学深度学习笔记

回归VS分类回归估计一个连续值如：回归估计下个月的房价分类预测一个离散类别如：（1）MNIST：手写数字识别（10类）（2）ImageNet:自然物体分类（1000类）Kaggle上的分类问题（1）将人类蛋白质显微镜图片分成
我是小蔡呀～～～·2022-12-04 06:04

21个项目玩转深度学习-第一章（1）

ide：pycharm深度学习框架：temsorflow-gpu时间：20180905此文章只是针对在实现该书第一章mnist数据集时，我遇到的问题的总结1>one_hot=Trueone_hot=True
寒武纪元·2022-12-04 04:19

学习笔记（2):PyTorch框架讲解与应用-使用pytorch搭建神经网络实现手写数字识别-02...

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/30599/446949?utm_source=blogtoedu问题？训练10轮....正确率非常低。。。
太初始一·2022-12-04 04:16

学习笔记（12):PyTorch框架讲解与应用-使用卷积网络进行手写数字识别

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/30599/447143?utm_source=blogtoedu输入通道黑白1彩色3输出通道数卷积窗口padding填几圈0，，3*31圈0，，5*52圈0，，7*73圈0
huangbo23·2022-12-04 04:44

pytorch深度学习笔记（2）------手写数字识别（卷积）

（小白笔记，有问题请指正）手写数字识别可以说是学习深度学习的第一个代码了，相当于我们学习其他语言时的HelloWorld。在这里，我们要利用卷积来构建神经网络去完成手写数字识别案例。
LanceHang·2022-12-04 04:12

【PyTorch学习笔记_04】--- PyTorch（开始动手操作_案例1：手写字体识别）

手写字体识别的流程定义超参数(自己定义的参数)构建transforms,主要是对图像做变换下载，加载数据集MNIST构建网络模型（重要，自己定义）定义训练方法定义测试方法开始训练模型，输出预测结果数据集在资源下载里
灵寒谷·2022-12-04 04:39

用pytorch实现auto-encoder

AE的提出不仅仅是为了重建图像，而是为了利用这个网络将图像的特征提取出来，例如添加了噪声的mnist也可以通过AE提取图片的特征从而恢复图片的像素值。
Xiaiyexi·2022-12-04 02:00

pytorch——实现自编码器和变分自编码器

文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理本文只设计简单的介绍和
Mr. Wanderer·2022-12-04 02:59

pytorch- softmax和分类模型

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用
胖虎艾春辉·2022-12-04 00:53

PyTorch代码实践思路小记（一）

初见PyTorch主要记录自己在学习pytorch时的一些心得明确目标在学习前定一个小目标可以让学习更有针对性，比如这次我学习pytorch给自己定的目标是初步学习完以后可以独立完成训练mnist和cifar10
考拉不是大叔·2022-12-03 22:51

365天深度学习训练营-第P1周：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：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境开发环境二、前期准备1.设置
Oaix Nay·2022-12-03 19:58

tensorflow卷积神经网络实战：Fashion Mnist 图像分类与人马分类

卷积神经网络实战：FashionMnist图像分类与人马分类一、FashionMnist的卷积神经网络模型1.卷积VS全连接2.卷积网络结构3.卷积模型结构1）OutputShape2）Param3.卷积每层的作用
Zkaisen·2022-12-03 18:29

【深度学习】卷积神经网络的架构参考 以MNIST数据集为例（未调节架构）测试集正确率: 98.66%

文章目录下面是实现的代码1.读取数据2.卷积神经网络的构建语法解惑关于类的初始化参数关于Sequential3.准确率作为评估的标准troch.max()4.开始训练网络模型开启训练的思路写在最后本文通过总结网上课程的构建深度学习（卷积）神经网络的主要架构，为大家写CNN提供参考，并在一些代码中间加注了一些解释方法（供大家参考学习）希望能帮到你~下面是实现的代码导入数据包importtorchim
FeverTwice·2022-12-03 18:26

Pytorch深度学习实践第九讲 多分类问题

B站刘二大人传送门多分类问题本节使用的数据集是mnist数据集，可根据代码下载，也可自行下载，我开始运行代码下载总是中断，应该是网络问题，看有些同学下了几十次才成功，我试了几次不行就自己百度下载了。
改什么都是已存在？·2022-12-03 16:56

Pytorch 深度学习实践Lecture_10 Basic CNN

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili卷积神经网络上一节课的MNIST手写数据集使用的是全连接层，将1*28*28image展开成(1,784)的向量譬如，两个在image
endeavor`·2022-12-03 16:49

pytorch09实践（刘二大人）

今天跟着刘老师继续学习pytorch第九节课，这节课主要将的是多分类问题，而刘老师在课件中举的例子是MNIST数字手写体识别这个入门但是很经典的数据集。
chenzeyu940717·2022-12-03 16:42

Torch的编程方式示例以及必备知识

基于MNIST数据集通过torch实现一个简单的卷积神经网络，也可以用来验证torch是否安装成功importtorchimporttorchvisionfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvisionimportdatasets
BIT_Legend·2022-12-03 16:40

python .npy文件自制数据集基本使用

/mnist_image_label/mnist_trai
甘霖那·2022-12-03 16:33

pytorch深度学习入门之多层全连接神经网络

介绍篇前面一章我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器，更多的情况神经网络适合使用在更加复杂的情况，比如图像分类的问题，下面我们用深度学习的入门级数据集MNIST
谁陪你落日流年·2022-12-03 15:17

PyTorch入门一：PyTorch搭建多层全连接神经网络实现MNIST手写数字识别分类

①全连接神经网络神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接②先用pytorch实现最简单的三层全连接神经网络A简单的三层全连接神经网络classsimpleNet(nn.Module):#定义模组,固定def_init_(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):#输入的维度，第一层神经元的个数，第二层个数，输出维度super(simpl
AI熠熠生辉·2022-12-03 15:47

使用pytorch实现前馈神经网络

使用pytorch实现前馈神经网络前馈神经网络MNIST数据集代码实现结果显示前馈神经网络前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork，FNN），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。
毛毛真nice·2022-12-03 15:16

深度学习/联邦学习笔记（五）多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类+Pytorch代码

深度学习/联邦学习笔记（五）多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类+Pytorch代码神经网络是一个有神经元构成的无环图，神经网络一般以层来组织，最常见的是全连接神经网络，其中两个相邻层中每一个层的所有神经元和另外一个层的所有神经元相连
沉睡中的主角·2022-12-03 15:46

卷积神经网络基础

文章目录前言一、卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)二、BP神经网络三、实例：利用BP神经网络做车牌数字识别四、卷积层五、池化层前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
qq_1418430025·2022-12-03 13:31

TensorFlow2.0学习笔记----利用自定义类方式的CNN来识别mnist数据集

KerasPipeline*#使用了Keras的SubclassingAPI建立模型，即对tf.keras.Model类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程。#这种方式灵活度高，且与其他流行的深度学习框架（如PyTorch、Chainer）共通，是本手册所推荐的方法。#不过在很多时候，我们只需要建立一个结构相对简单和典型的神经网络（比如上文中的MLP和CNN），并使用常规
北航_Curry·2022-12-03 13:30

JAX学习笔记

JAX学习笔记1.安装环境2.基础知识2.1.random2.2.grad函数和DeviceArray属性2.3.vmap自动向量化3.小项目3.1.XOR功能3.2.线性回归3.3.MNIST手写体识别
我是小z呀·2022-12-03 09:24

module ‘tensorflow.compat.v2.__internal__‘ has no attribute ‘register_clear_session_function‘ 解决方法

Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD,Adamfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.datasetsimportmnist
SkyeCat·2022-12-03 08:20

手写字母识别 深度学习 pytorch 线性层 EMNIST数据集 CUDA GPU训练 可使用图片测试 可视化 源代码 详细注释

基于广为流传的手写数字识别的训练代码改进而来效果文件目录main.py#神经网络的包importtorchfromtorchimportnn#神经网络相关工作fromtorch.nnimportfunctionalasF
刀下生刀下死·2022-12-03 07:57

数据集中存在错误标注怎么办？ 置信学习帮你解决

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达如果你曾经使用过诸如CIFAR、MNIST、ImageNet或IMDB之类的数据集，那么你可能会假设类标签是正确的。
小白学视觉·2022-12-03 07:46

【TVM源码学习笔记】1 从编译运行第一个模型开始

在成功安装TVM环境后，我们尝试编译运行一个简单的手写数字识别模型。模型使用tvm自带的tests/micro/testdata/mnist/mnist-8.onnx。
zxros10·2022-12-03 06:17

MNIST手写数字识别

"""Copyright2022TheTBAALiAuthors.Allrightsreserved.LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.YoumayobtainacopyoftheLicenseathttp://www
TBAALi·2022-12-03 06:43

pytorch学习笔记：实战之FashionMNIST图片分类

一、数据来源百度网盘提取码：x0kd数据集有2份，一份测试集，一份训练集。二、分类实例：2.1自定义构建Dataset训练数据一共有60000条，共有785个特征，其中一列标签为label。实际上是一个784（28*28）的图片信息。在处理过程中需要将其reshape。对数据的处理如果有传入torch自带的transform则使用该处理方式，否则将像素点/255.classFMDataset(Da
阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:14

LeNet实战（MNIST数据集）

关于LeNet理论部分请看LeNet框架详解LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。在卷积层块中，每个卷积层都使用5×5的窗口，并在输出上使用sigmoid激活函数。第一个卷积层输出通道数为6，第二个卷积层输出通道数则增加到16。这是因为第二个卷积层比第
MobiusLee·2022-12-03 02:02

多层感知机 MLP

mlp-dl4j多层感知机mnist识别神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。
0x13·2022-12-03 00:10

PyTorch入门项目之卷积神经网络实现Fashion-MNIST图像分类（详细注释！）

PyTorch入门项目，卷积神经网络实现图像分类任务文章目录PyTorch入门项目，卷积神经网络实现图像分类任务前言一、PyTorch安装二、实践步骤1.引入相关库2.超参数设置3.数据集准备4.网络搭建5.训练设置6.训练过程7.测试过程8.保存模型9.画出accuracyandloss曲线10.结果三、总结前言PyTorch目前是学界最流行的深度学习框架之一。对于已经有了深度学习基础的学生而言
村里的小透明·2022-12-02 19:01

【深度学习】搭建类似LeNet-5网络识别Fashion-MNIST数据集(衣服，鞋子等)

文章目录前言一、基础知识二、train.py代码模块讲解2.0.调库2.1数据载入2.2网络搭建2.3网络训练2.4train.py总体代码三、test.py代码模块讲解3.1第一种测试方法3.2第二种测试方法（保存模型，调用）前言马上学期要结束了，准备把这一年学的一些内容按模块汇总一下，分享出来。题主课题研究方向：图像处理与模式识别，三维重建。本篇代码主要参考了《pytorch深度学习入门与实践
今天一定要洛必达·2022-12-02 19:59

深度学习入门（六） 图像分类数据集（MNIST）

深度学习入门（六）图像分类数据集（Fashion-MNIST）前言图像分类数据集（Fashion-MNIST）1获取数据集2读取小批量3整合所有组件前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用
澪mio·2022-12-02 19:27

D2 Pytorch主要模块&FashionMNIST时装分类实践

3.1ImageFolder类3.2自定义Dataset类3.3DataLoader按批次读入数据4.搭建模型5.模型初始化5.1初始化方法5.2初始化函数的封装6.损失函数7.优化器8.训练和评估实践_FashionMNIST
STUffT·2022-12-02 19:27

[深度学习-实践]BP神经网络的Helloworld(手写体识别和Fashion_mnist)

前言原理部分请看这里[深度学习-原理]BP神经网络Tensorflow2实现一个简单的识别衣服的例子数据集Fashion_mnist，此数据集包含10类型的衣服（‘T-shirt/top’,‘Trouser
茫茫人海一粒沙·2022-12-02 19:24

Fashion-mnist数据的读取与保存

Fashion-mnist数据的读取与保存图像分类数据集（Fashion-MNIST）一、获取数据集1.1方法一1.2方法二二、显示数据2.1方法一2.2方法二三、保存数据四、读取小批量4.1方法一4.2
irober·2022-12-02 19:24

深度学习实践1--FashionMNIST分类

二、FashionMNIST分类1.介绍数据集2.获取数据集3.分批迭代数据4.图片可视化5.构建网络模型6.选择损失函数和优化器7.训练8.验证9.训练并验证10.写成csv11.完整代码总结前言随着人工智能的发展
游手好闲的小柒·2022-12-02 19:51
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