MNIST数字识别第53页

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

3-视频编解码基础

毕设项目演示地址:链接毕业项目设计代做项目方向涵盖：基于Python设计，OpenCV,SSD,CNN,机器学习,CNN,SVM,BP神经网络，数字识别,贝叶斯,逻辑回归,卷积神经网络等算法的中文文本分类

qq_1041357701·2022-12-02 18:04

GAN原理及简单mnist生成图片

简单学习一下GAN，主要是为了扩增数据集，目前手上数据太少，一个类别30张图片进行数据增强（旋转，反转等）后的数据量也远远不够，因此试图采用GAN来进行生成数据，添加生成的数据再进行检测和分类不知道能否有很好的效果。如下图我的数据集，想批量生成裂纹，再加上电路板背景复杂，不知道能不能行得通。调研一些paper和博客得出：使用GANs进行简单的数据增强有时可以提高分类器的性能，特别是在非常小或有限的

JWangwen·2022-12-02 16:16

GAN网络笔记 MATLAB实现

生成器生成的数据试图骗过辨别器,训练后的辨别器用来判定生成器生成的数据是否真实.类似与图灵测试,判别器是图灵测试题目和结果,而生成器是机器人或人.先上代码:clear;clc;%-----------加载数据load('mnist_uint8

奋进的大脑袋·2022-12-02 16:45

python cnn代码_卷积神经网络CNN与基于MNIST的Python代码示例

卷积神经网络入门学(1)作者：hjimce卷积神经网络算法是n年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非当年的那种计算水平，同时现在的训练数据很多，于是神经网络的相关算法又重新火了起来，因此卷积神经网络就又活了起来。在开始前，我们需要明确的是网上讲的卷积神经网络的相关教程一般指的是神经网络的前向传导过程，反向传播都是用梯度下降法进行训练，

weixin_39777967·2022-12-02 15:37

Pytorch的入门操作（三）

2.7使用Pytorch实现手写数字识别2.7.1目标知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建知道Pytorch中激活函数的使用方法知道Pytorch中torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用知道如何训练模型和如何评估模型

秃顶·2022-12-02 13:37

手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别（含源码）

文章目录前言一、OpenCVDNN模块1.OpenCVDNN简介2.LabVIEW中DNN模块函数二、TensorFlowpb文件的生成和调用1.TensorFlow2Keras模型（mnist）2.使用

virobotics·2022-12-02 13:38

PaddlePaddle训练过程中损失值突然全部为0

关键字：损失值，梯度消失问题描述：使用卷积神经网络在训练MNIST数据集时，在训练过程中损失值突然为0，并且识别准确率开始下降。

飞桨PaddlePaddle·2022-12-02 12:02

【DL学习笔记02】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch03：Neural Network）

ActivationFunctionstepfunctionsigmoidfunctionReLU2.多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积3.三层神经网络的实现问题各层信号传递的实现4.输出层的设计softmax5.手写数字识别

yierrrr·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-神经网络

CONTENTS三、神经网络3.1从感知机到神经网络3.2Activationfunction3.3多维数组的运算3.4三层神经网络的实现3.5输出层的设计3.6手写数字识别三、神经网络3.1从感知机到神经网络用图来表示神经网络的话

柃歌·2022-12-02 12:53

Hinton的Deep Learning代码-- Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits

TrainingadeepautoencoderoraclassifieronMNISTdigitsCodeprovidedbyRuslanSalakhutdinovandGeoffHintonPermissionisgrantedforanyonetocopy

GarfieldEr007·2022-12-02 09:13

MachineLearning(2)-图像分类常用数据集

图像分类常用数据集1CIFAR-102.MNIST3.STL_104.Imagenet5.L-Sun6.caltech-101在训练神经网络进行图像识别分类时，常会用到一些通用的数据集合。

小陈同学-陈百万·2022-12-02 06:55

pytorch学习笔记-基础-数据的加载和预处理

并且torchvision已经预先实现了常用图像数据集，包括前面使用过的CIFAR-10，ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过torchvision.datasets方便的调用

wenqiang su·2022-12-02 02:18

Pytorch实战入门（三）：迁移学习

Pytorch实战入门（一）：MLPPytorch实战入门（二）：CNN与MNISTPytorch实战入门（三）：迁移学习前言数据集下载地址，提取码：6smh数据集格式满足torchvision.datasets.ImageFolder

秋山丶雪绪·2022-12-02 02:18

Chinese MNIST数据集（Kaggle）的pytorch实现

一、ChineseMNIST数据集本数据集来自Kaggle网站ChineseMNIST|Kaggle主要包括15000张64*64的手写中文数字图片，和一份内容文件。

仲夏夜之梦xz·2022-12-01 15:26

深度学习代码实践（三）5行代码创建手写数字体识别的Tensorflow模型

场景：对包含单个数字的图片进行识别，识别出图片中的数字训练数据：采用mnist数据集中的60000张灰度图像（每个像素值范围：0-255），每张图像用一个28x28像素的矩阵表示，以及每张图像表示的是0

davidullua·2022-12-01 14:09

09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集-P3

练习Fashion-MNIST数据集和书上（Hands-onMachineLearningwithScikit-Learning）Chpater3的理论知识一样，可结合一起看，但是书上Chapter3的

没有出口的猎户座·2022-12-01 14:05

【Spikingjelly】SNN框架教程的代码解读

Spikingjelly时间驱动使用双层全连接网络进行MNIST分类a.网络结构b.泊松编码c.训练、重置d.结果、分析时间驱动使用双层全连接网络进行MNIST分类我们关注clock_driven.examples.lif_fc_mnist.py

leSerein_·2022-12-01 10:36

《深度学习入门》第八章：深度学习

本章主要介绍采用深度学习方法实现对MNIST数据集的识别。

鬼才的凝视·2022-12-01 10:53

Python · MNIST数据集训练实践全过程（SVM算法）

起源之地·概述计算机视觉，企图使用SVM支持向量机算法训练对MNIST具备识别能力的模型，并借此实现准确率的测试与用户自定义的测试。

影月丶暮风·2022-12-01 10:21

卷积神经网络——MNIST手写数字识别

卷积(Convolutional)卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般定义一个正方形卷积核，用它的平面中心遍历图片每个像素点，当卷积核和图片完全重合时，图片与卷积核重合区域内对应的每个像素点和卷积核内对应的权重相乘，再求和，再加上偏置后，得到输出图片中的一个像素值。上图的输入是一个5×5×1的灰度图片，1表示单通道，5×5表示分辨率，用一个3×3×1的卷积核对输入进行卷积，偏置项b=1,则求卷积

爱吃菠菜·2022-12-01 09:18

深度学习笔记：基于Keras库的MNIST手写数字识别

编译模型5数据预处理¶6训练模型：Fitting/Trainingthemodel7使用训练好的做预测/推断8在测试集上评估模型9Summary1前言本文介绍基于Keras库创建一个最简单的神经网络模型进行MNIST

笨牛慢耕·2022-12-01 09:40

深度学习笔记：用卷积神经网络进行MNIST手写数字识别

目录0.前言1.Sequential类vs函数式API1.1基于Sequential类的方式1.2基于函数式API的方式1.3神经网络的参数个数以及每层的数据维度变化2.编译和训练2.1数据加载和预处理2.2用原始的(整数值型)标签进行编译和训练3.模型评价3.1在测试集上的表现3.2出错的样本长啥样？4用分类编码(CategoricalEncoding)型标签5Summary0.前言上一篇深度学

笨牛慢耕·2022-12-01 09:09

pytorch 龙良曲自用笔记

课时9手写数字识别初体验基础知识课时14张量数据类型1.类型推断2.dim=0的标量3.dim=1的张量4.dim=n的张量课时15创建Tensor课时19索引与切片课时20维度变换课时24Broadcasting

活泼开朗ENFP萨摩耶·2022-12-01 08:46

深度学习-多分类问题- Softmax Classifier-自用笔记8

://blog.csdn.net/qq_42764492/article/details/112750673糖尿病数据集一共有8个feature，输出的y^为是糖尿病的概率p训练了一个模型如下图：基于MNISTDataset

松松酱·2022-12-01 08:08

【个人学习笔记】真代码0基础从0开始一步步python实现一个基础GAN网络

使用mnist数据集简单实现GAN，代码源码来源于github，在这里仅供学习！

宇航员WXH·2022-12-01 08:06

Tensorflow简单项目实战——fashion_mnist

、实验环境三、实验细节3.1数据集准备3.2tf.keras.Sequential构建网络3.3利用tf.keras.Model构建模型一、数据集简介采用Tensorflow官方数据集fashion_mnist

早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:38

【吴恩达机器学习】神经网络week2

神经网络week21.1Tensorflow实现例子：手写数字识别BinaryCrossentropy是分类交叉熵1.要求Tensorflow将神经网络这三层串在一起；2.让Tensorflow编译模型

lucky_08·2022-12-01 07:31

基于Matlab平台利用Hopfield神经网络进行数字识别

本次将讨论如何使用Hopfield神经网络来实现数字识别。

CAE320·2022-12-01 05:26

【数字识别】基于Hopfield神经网络识别0-9数字附Matlab代码

1内容介绍自１９４３年ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ和Ｐｉｔｔｓ首次提出了人工神经元模型以来，新的神经元模型及其组成的神经网络不断被提出，已成为目前非线性科学和计算智能研究的一个主要研究方向。其中，神经网络图像识别技术随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等快速发展，是传统图像识别方法与神经网络算法相融合的一种图像识别方法［３－４］。利用神经网络进行字符识别在计算机识别领域占有越来越重要的地位，

matlab科研助手·2022-12-01 05:56

Pytorch & Numpy & Opencv 笔记

以Fashion-MNIST为例，介绍如何载入一个数据集，包含参数：root：训练/测试

不说话装高手H·2022-12-01 04:40

深度学习——LeNet的实现（笔记）

用到的数据集是MNIST先用卷积层来学习图片的空间信息，用池化层降低图片的敏感度。最后用全连接层转换为类别的空间，转换为10类。

jbkjhji·2022-12-01 04:28

GAN 中关于辨别器 detach（）函数的作用

之前测试了一篇mnist-GAN的代码，代码很简单，最近要用到他。但是如下所示，

匿名的魔术师·2022-12-01 02:25

8.电影评论分类：二分类问题

与MNIST数据集一样，IMDB数据集内置于Keras库。他已经经过预处理：评论（单词序列）已经被转换为整数序列，其中每个整数代表字典中的某个单词。#加

好名字能更容易让朋友记住·2022-12-01 01:44

深度学习调参的经验

一个是用tensorflow构建了一个十分简单的只有一个输入层和一个softmax输出层的Mnist手写识别网络，第一次我对权重矩阵W和偏置b采用的是正态分布初始化，一共迭代了20个epoch，当迭代完第一个

MrRoose·2022-12-01 01:01

吴恩达机器学习课后作业3——多层次分类（Multi-class Classification）

1.问题和数据自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别信封上的邮政编码(邮政编码)到识别银行支票上写的金额。这个练习将向您展示如何将您所学到的方法用于这个分类任务。

学吧学无止境·2022-12-01 00:00

编程作业（python）| 吴恩达机器学习（3）多分类与神经网络

Multi-classClassificationandNeuralNetwork本章目录ProgrammingExercise3：Multi-classClassificationandNeuralNetwork题目：手写数字识别

Fun'·2022-12-01 00:25

吴恩达机器学习课后作业ex3（python实现）

ex3是机器学习中经典的手写数字识别（使用逻辑回归分类），给出的数据是.mat后缀，可以用python中load方法加载数据。手写体“1”到“9”的类别分别标为1-9，“0”被标记为10。

糖醋web排骨·2022-12-01 00:54

tensorflow数据加载、模型训练及预测

TensorFlow支持三种主要的读取数据的方法，可以在不同的数据集中使用；本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下：MNIST：这是最大的手写数字（0～9）数据库。

weixin_30716141·2022-11-30 23:19

MNIST数据集 & CIFAR10数据集

MNIST数据集MNIST数据集是分类任务中最简单、最常用的数据集。

hxxjxw·2022-11-30 23:16

部分常见数据集整理与使用（MNIST,CIFAR,Pascal VOC...）

1.MNIST1.1数据集介绍MNIST是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。

dexterod·2022-11-30 23:15

tensorflow2.x cifar2,mnist,飞机车鸟数据读取

importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载cifar2训练集，归一化，四维向量化image_train=ImageDataGenerator(rescale=1.0/255).flow_from_directory(directory='./cifar2/train'

小杨变老杨·2022-11-30 23:41

矩池云 | 搭建浅层神经网络"Hello world"

，MNIST(“ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology”)数据集有着举足轻重的地位。基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。

矩池云Matpool·2022-11-30 22:43

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