MNIST数字识别第54页

矩池云 | 条件生成对抗模型生成数字图片

在上个数字识别的例子中，我们使用了一个简单的3层神经网络来识别给定图片的中的数字。

矩池云Matpool·2022-11-30 22:43

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之SoftmaxClassifier-代码理解与实现(8/9)

这是刘二大人系列课程笔记的倒数第二个博客了，介绍的是多分类器的原理和代码实现，下一个笔记就是basicCNN和advancedCNN了；写在前面：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

nemo_0410·2022-11-30 22:21

深度学习(深度神经网络)中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration

mnist数据集有60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。假设现在选择BatchSize=100对模型进行训练。迭代30000次。

xiaoyuanzhou·2022-11-30 21:32

史上最全MNIST系列（七）——GAN和DCGAN在MNIST上的Pytorch实现

文章目录一、理论1.1认识GAN1.2GAN应用实例1.2.1图像超分辨率-SRGAN1.2.2去除马赛克-pix2pix1.2.3CycleGAN1.3GAN的优点1.4GAN的缺点二、原始GAN的网络结构2.1原理2.2架构2.3运作过程2.4目标函数与原理三、CGAN四、DAGAN4.1DCGAN网络结构设计要点4.2DCGAN训练细节五、GAN代码实现5.1GAN_Net.py

wa1tzy·2022-11-30 21:28

深度学习 | pytorch数据集加载

文章目录数据加载1、为何在模型中使用数据加载器2、数据集类2.1Dataset基类介绍2.2案例2.3迭代数据集3、自带数据集3.1torchversion.datasets4、实现手写数字识别4.1思路和流程分析

Jxiepc·2022-11-30 19:12

深度学习-Pytorch：项目标准流程【构建、保存、加载神经网络模型；数据集构建器Dataset、数据加载器DataLoader（线性回归案例、手写数字识别案例）】

1、拿到文本，分词，清晰数据（去掉停用词语）；2、建立word2index、index2word表3、准备好预训练好的wordembedding4、做好DataSet/Dataloader5、建立模型6、配置好参数7、开始训练8、测评9、保存模型一、Pytorch构建基础的模型1.Pytorch构建模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytor

u013250861·2022-11-30 19:09

李沐动手学深度学习V2-目标检测数据集

一.目标检测数据集1.数据集介绍目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST那样的小数据集，为了快速测试目标检测模型，收集并标记了一个小型数据集。

cv_lhp·2022-11-30 19:03

神经网络实战案例（含思路和全代码）- 在 Fashion-MNIST 数据集上实现完整的神经网络

背景：数据集中有十种物品的图片目标：构建一个完整的神经网络，能识别这些图片实现流程：导入数据集：importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorch.u

a_Loki·2022-11-30 19:02

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：torchtext【pytorch自带的文本相关Api】、torchvison【pytorch自带的图片相关Api】

torchvision和torchtext其中：torchvision提供了对图片数据处理相关的api和数据数据位置：torchvision.datasets，例如：torchvision.datasets.MNIST

u013250861·2022-11-30 19:57

基于SVM的手写数字识别

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言本文采用SVM进行手写数字识别；主要使用MATLAB进行代码编写，处理MNIST数据集利用PYTHON；数据集为MNIST手写数字，训练集大致有

徐佳浩·2022-11-30 18:36

【数据挖掘】第1章绪论

1绪论目录前言基础知识1）数据挖掘2）数据挖掘任务章节小练前言数据挖掘应用：人脸识别、语音识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤、电子商务网站的推荐算法…为什么进行挖掘数据？

Little-BingoQ·2022-11-30 17:56

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

Pytorch学习笔记【8】—经典MNISTPytorch笔记目录：点击进入文章目录Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST1.网络结构2.代码3.API分析torch.utils.data.DataLoader

AndSonder·2022-11-30 17:55

KNN算法原理与python实现

文章目录KNN算法原理KNN算法介绍KNN算法模型距离度量k值的选择分类的决策规则KNN算法python实现手写数字识别sklearn代码实现参考文献KNN算法原理KNN算法介绍KNN（K-NearestNeighbor

疏窗泛影·2022-11-30 17:35

Task04 LeeML P13

李宏毅机器学习P13深度学习简介深度学习的三个步骤深度的理解整个神经网络的本质--通过隐藏层进行特征转换手写数字识别举例思考隐藏层越多越好？

Alice01010101·2022-11-30 16:49

【学习笔记】《Python深度学习》第五章：深度学习用于计算机视觉

使用预训练的卷积神经网络3.1特征提取3.2微调模型3.3小结4卷积神经网络的可视化4.1可视化中间激活4.2可视化卷积神经网络的过滤器3.3可视化类激活的热力图1卷积神经网络简介首先通过一个简单的卷积神经网络示例，对MNIST

Schanappi·2022-11-30 16:40

手写数字图片识别+导入csv训练集+预测训练集+csv导出预测结果

手写数字图片识别+导入csv训练集+预测训练集+csv导出预测结果题目来源：Dataset之MNIST：MNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介、下载、使用方法之详细攻略导入csv训练集、测试集数据构建神经网络预测训练集

BW_doubleD·2022-11-30 16:05

基于TensorFlow_quantum的mnist分类！

文章目录一、tensorflow_quantum量子位的探讨二、一些基础门的使用一、X门（经典逻辑里面的非门）二、H门（把量子位变成混合态）三、基于TensorFlow_quantummnist分类四、

@尚码哥@·2022-11-30 13:56

深度学习-torch-手写数字识别-Softmax_Classifier

网络模型：模型构建：代码如下：importtorch#torch框架下的图像处理包，可以做图像预处理fromtorchvisionimporttransforms##torch框架下的图像处理包，可以用来生成图片和视频数据集fromtorchvisionimportdatasets#这是一个训练加载器，用来把训练分成多个小组，此函数每次抛出一个小组数组，直至把所有数据进行抛出fromtorch.u

从梦到西洲·2022-11-30 12:59

PyTorch深度学习实践（b站刘二大人）P9讲多分类问题 Softmax Classifier

1.SoftMax分类器在Mnist数据集中，我们要得到的输出是0-9，共有十类，这种情况下我们希望输出0-9的概率都大于0，且和为1。

努力学习的朱朱·2022-11-30 12:58

PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器

0.2Revision:MNISTDatase

双木的木·2022-11-30 12:27

神经网络和深度学习-多分类问题Softmax Classifier

多分类问题SoftmaxClassifier在之前做糖尿病数据集的时候做的二分类问题，因为只有两类，所以只需要输出一个概率值，另一个概率值用1去减去就可以得到实际上在大多数数据集中是在处理一个多分类问题，例如MNIST

Ricardo_PING_·2022-11-30 12:57

2021年全国大学生电子设计竞赛F题中数字识别这一技术分支实践与学习笔记

文章目录Chapter1简介Chapter2制作思路Section1环境与成像效果及思路Section2制作并训练数据集Section3电脑环境配置Section4程序讲解Part1从摄像头获取照片Part2按照阈值裁剪照片Part3筛选照片Part4识别照片Chapter3小结Chapter4完整程序Section1main.pySection2camera.pySection3take_and

Ender_William·2022-11-30 12:21

keras example

文章目录ActivationFunctionreuters_mlp_relu_vs_selu.pyMLPmnist_mlp.pyreuters_mlp.pyCNNmnist_cnn.pyAEmnist_denoising_autoencoder.pyvariational_autoencoder.pyRNNimdb_lstm.pylstm_seq2seq.pycnn_seq2seq.pyimdb

数学工具构造器·2022-11-30 12:47

pytorch学习笔记（二）——pytorch手写数字识别

手写数字识别原理每张照片用长28宽28个像元的灰度信息表示将28*28[28,28]的矩阵打平(flat)成784个像素[784]，则可以忽略二维位置相关性，再插入一个维度变成[1,784]使用三个线性函数

weixin_46753186·2022-11-30 11:19

用PyTorch进行手写数字识别

目录数据准备网络模型完整实现数据准备torch.utils.data.Datasets是PyTorch用来表示数据集的类，它是用PyTorch进行手写数字识别的关键。

Mr_不负此舟·2022-11-30 11:17

PyTorch手写数字识别

1.MNIST数据集简介包含了6W训练样本和1W条测试样本，共10类(0-9)，每张图片都做了尺寸归一化，都是28*28大小的灰度图。

MusicDancing·2022-11-30 11:11

Pytorch 手写数字识别2

前言：这里主要结合手写数字识别训练，验证过程，简单了解一下Pytorch主要应用的API函数，跟Numpy不同，这里面有很多API可以自动计算微分，梯度更新等参考：CSDN一实现效果1.1梯度更新过程1.2

明朝百晓生·2022-11-30 11:09

从理论和Pytorch代码一步步了解RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络+EmBedding层通俗理解

Pytorch实现多特征输入的分类模型代码实操第四篇Pytorch实现Dataset数据集导入必要性解释及代码实操第五篇Pytorch实现多分类问题样例解释通俗易懂新手必看第六篇Pytorch使用CNN实现基本的MNIST

GDUT 小胖鱼·2022-11-30 10:03

tensorflow的卷积层和全连接层的定义

对每个卷积核和偏移值都是随机小值from__future__importprint_functionimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

MAR-Sky·2022-11-30 10:32

PyTorch 学习记录2

我们以手写数字识别为例，系统需要识别0~9这十个数字如果

vzvzvzv·2022-11-30 10:30

Tensorflow---使用Tensorflow初步进行卷积层的基本使用

一、代码中的数据可以通过以下代码进行加载#数据的加载fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images

水哥很水·2022-11-30 10:58

Keras深度学习记录3——深度学习工作流程

简单的留出验证三、数据预处理、特征工程和特征学习3.1神经网络的数据预处理3.1.1向量化3.1.2值标准化3.1.3处理缺失值3.2特征工程四、过拟合与欠拟合通过前两个实例Keras深度学习记录1——从简单的mnist

五颗粒粒·2022-11-30 08:09

手写数字识别网络代码实现

首先第一个报错点network=pickle.load(f)由于书上是在读入MNIST数据集后会自动生成pickle文件夹，但是我们却没有在我们的目录中看到这个文件夹，这时候我们就需要到我们下载的文件夹

Liubai..·2022-11-30 08:37

CV学习笔记：BP网络实现手写数字识别

CV学习笔记：BP网络实现手写数字识别BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐藏层逐层处理后，传向输出层。

醪糟小丸子·2022-11-30 08:11

3.Spark 学习成果转化—机器学习—使用Spark MLlib的逻辑回归来预测音乐标签 (多元分类问题)

本文目录如下：第3例使用SparkML的逻辑回归来预测音乐标签3.1数据准备3.1.1数据集文件准备3.1.2数据集字段解释3.2使用SparkMLlib实现代码3.2.1引入项目依赖3.2.2将`MNIST

页川叶川·2022-11-30 08:37

自编码器/autoencoder

基本原理请看入门级的AE和VAE源代码：pytorch实现mnist生成，loss=重构+KL另一份关于VAE进行图像生成+图像定位/分割的源代码：[tensorflow,MNIST,有对各个步骤的详细介绍

xys430381_1·2022-11-30 07:58

信用卡的数字识别项目运行报错:error: the following arguments are required: -i/--image

看了唐宇迪机器学习实战代码的信用卡数字识别的项目下载运行时遇到两个问题：第一个问题就是运行的库没有的问题，由于本人是在anaconda+TensorFlow+OpenCV的环境下进行的对于没有的或者报错的环境在对应运行的沙盒环境中进行配置就行了

姑苏落雨心中·2022-11-30 05:56

KNN实现手写数字识别（Python-OpenCV）

手写数字识别Python-OpenCVKNN实现手写数字识别目标：编写一个使用OPenCV的KNN模块实现手写数字识别的程序。

』探索『·2022-11-30 03:52

mnist数据集svm python_应用SVM对MNIST数据集进行分类

MNIST是机器学习领域十分经典的一个手写数字数据集，共60000张训练图像，10000张测试图像，图像大小为28*28.将下载下来的压缩包解压后放到源代码所在的文件夹下即可。

翻译奥莉姐·2022-11-30 01:49

用numpy实现基于tensorflow训练结果的cnn

这里用到tensorflow训练cnn的代码，是基于这篇tensorflow官方的MNIST进阶文章改的，在测试集可以达到99%的正确率。

狂暴M佬·2022-11-30 01:48

numpy实现CNN

importnumpyasnpfromkeras.utilsimportto_categoricalpath="F:\mnist.npz"f=np.load(path)train_X,train_y=f

FPGA硅农·2022-11-30 01:48

【CNN实战】001：基于Minist数据集的手写数字识别

此处摘录一个简单的CNN实例。例子利用Minist数据集，利用两个卷积层（+两个池化层）和全连接层实现了手写数字照片的识别。原图reshape为28*28的照片输入。第一层：卷积层。32个5*5的卷积核，输入为28*28（*1）的照片，输出为28*28*32的照片，也就是把一张照片弄成大小不变的32张照片，1->32实际上是厚度，也就是通道数变了；第二层：池化层。2*2的池化区域，上下步数为1，输

昔我往矣wood·2022-11-29 23:33

深度学习之基于CNN实现汉字版手写数字识别（Chinese-Mnist）

Mnist数据集是深度学习入门的数据集，昨天发现了Chinese-Mnist数据集，与Mnist数据集类似，只不过是汉字数字，例如‘一’、‘二’、‘三’等，本次实验利用自己搭建的CNN网络实现Chinese

starlet_kiss·2022-11-29 23:30

Python仿真及应用结课大作业—基于CNN的手写数字识别与涂鸦识别

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、结课文档目录二、涂鸦识别（篇幅问题只展示其一）涂鸦识别引入必要的库函数导入数据为各个数据文件添加标签数据处理CNN模型构建模型训练绘制损失图与准确率图模型预测--从测试集中抽取数据预测模型预测--自己绘制图预测总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：这是一篇基于python语言编写，使用tensorflow库实

loulita·2022-11-29 23:24

卷积神经网络（CNN）之MNIST手写数字数据集的实现

MNIST数据集是一个非常经典的手写数字识别的数据集，本人很多文章都是拿这个数据集来做示例，MNIST的具体介绍与用法可以参阅：MNIST数据集手写数字识别（一）https://blog.csdn.net

寅恪光潜·2022-11-29 22:06

tensorflow，对mnist的手写数据集进行卷积神经网络分类

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreatweight

卡尔顿·2022-11-29 22:35

Caffe数据集格式——以MNIST为例

1.MNIST下载MNIST数据集可以在Caffe源码框架的caffe/data/mnist/下使用get_mnist.sh脚本进行下载.train-images-idx3-ubyte:trainingsetimagestrain-labels-idx1

caicaiatnbu·2022-11-29 22:34

tensorflow 中 tf.control_dependencies 顺序问题

最近在学习tensorflowMNIST程序时遇到了tf.control_dependencies()，具体为：......variables_averages_op=variable_averages.apply

SATAN 先生·2022-11-29 18:21

pytorch实现MNIST数据集分类

分为四个部分进行，第一步加载数据集，第二步构建模型，第三步构建损失函数和优化函数，第四步进行训练和测试。首先导入需要用到的库importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimp

是橙子·2022-11-29 17:46

pytorch读取mnist数据集并进行展示

importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.nnimportfunctionalfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltt

Forever__ _·2022-11-29 17:13

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