MNIST数字识别第55页

用tensorflow.js实现浏览器内的手写数字识别

本文会用一个简单的demo介绍如何从零开始训练一个tensorflow模型，并在浏览器内实现手写数字识别，最终效果大约如下：手写数字识别示例本文会假设你有基本的python和Ja

CopperDong·2022-11-29 13:05

tensorflow1.x手写数字识别

importtensorflowastf#minist引入数据方法fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplttf.set_random_seed

小杨变老杨·2022-11-29 13:32

卷积神经网络-keras识别数据集代码

目录神经网络与深度学习的历史tensorflowkerasimageNet经典卷积网络模型深度学习平台映射多层卷积核激活函数使用方案正则化手段Dropout的方法和特点池化卷积网络一般架构规则化卷积非线性映射池化模型CNN之mnist

Nefelibat·2022-11-29 12:19

经典实战案例：用机器学习 KNN 算法实现手写数字识别

手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。

linjingyg·2022-11-29 12:48

什么时候用神经网络模型,长短期神经网络模型

卷积神经网络训练mnist时间多久谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创一般神经网络要训练多久tensorflow训练一个神经网络需要多长时间。

普通网友·2022-11-29 12:45

tqdm 详解

文章目录1.简介2.使用方法3.实例-手写数字识别1.简介 tqdm是Python进度条库，可以在Python长循环中添加一个进度提示信息。

晓野豬·2022-11-29 11:32

智能计算系统实验2

实验2.1：基于三层神经网络实现手写数字识别实验目的实现三层神经网络模型进行手写数字分类，建立一个简单而完整的神经网络工程。

名字不如叫摸鱼·2022-11-29 10:10

pytorch 手写数字识别1

目录概述加载图片绘图部分backward前言：这里以一个手写数字识别的例子,简单了解一下pytorch实现神经网络的过程.本章重点讲一下加载数据过程参考：课时9手写数字识别初体验-1_哔哩哔哩_bilibiliPytorch

明朝百晓生·2022-11-29 10:57

自编码器AutoEncoder之MNIST数据降维

importtensorflow.compat.v1astfimporttensorflowastf2tf.disable_v2_behavior()importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromma

安達と島村·2022-11-29 09:39

使用KNN根据深度自编码器降维特征识别MNIST数据集手写体数字(pytorch+scikit learn)

目标：实现无监督的数据降维，并根据降维信息实现KNN分类内容：1.自编码器降维自编码器是为使神经网络学习数据原始特征，将高维数据特征用低维数据特征表示，是一种无监督的表征学习方法。其包含编码器部分和解码器部分，编码器负责学习数据的低维嵌入特征，解码器负责将编码学习到的低维特征重新构建回原始数据特征，俩者就好像数据通信的编码和解码过程。自编码器一般使用MSE损失函数，使重构建的特征接近于原始特征。其

上进的小菜鸟·2022-11-29 09:36

【Keras入门】1.4用于降维的自编码器Autoencoder与PCA

0.1用于降维的主成分分析法（PCA）0.2用于降维的自编码器（Autoencoder）1.加载数据，并将28×28的图片Reshape成784维的向量fromkeras.datasetsimportmnist

废物药浪学代码·2022-11-29 09:03

堆叠式自动编码器+TSNE在Fashion MNIST上进行降维

使用Keras实现堆叠式自动编码器，具体包含一个输入层3个隐藏层和一个输出层，在编码器中对数据集进行编码，解码器中对数据集进行重构，中途实现原始图像和重构后图像的可视化对比。最后实现对数据集的深层次降维，作用是对于一般的降维算法在处理大型数据集时（例如图像），无法进行有效降维，可以借助自动编码器先降低一定维度，再结合普通降维算法进一步降维即可。结果展示：importtensorflowastffr

W_seventeen·2022-11-29 09:02

autoencoder自编码器原理以及在mnist数据集上的实现

Autoencoder是常见的一种非监督学习的神经网络。它实际由一组相对应的神经网络组成（可以是普通的全连接层，或者是卷积层，亦或者是LSTMRNN等等，取决于项目目的），其目的是将输入数据降维成一个低维度的潜在编码，再通过解码器将数据还原出来。因此autoencoder总是包含了两个部分，编码部分以及解码部分。编码部分负责将输入降维编码，解码部分负责让输出层通过潜在编码还原出输入层。我们的训练目

Cy_coding·2022-11-29 09:31

sklearn神经网络参数

下面写了一个超级简单的实例，训练和测试数据是mnist手写识别数据集：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierimportgzipimportpicklewithgzip.open

Shinnosuck·2022-11-29 09:41

PyTorch官方例程详解（1.使用卷积进行图像分类）

页面提供了14个例程供大家学习，本次对第一个例程进行详解例程地址与该例程描述如下：PyTorchExamples—PyTorchExamples1.11documentatin代码地址如下：examples/mnistatmain

天翼冰霜·2022-11-29 09:36

【深度学习笔记】task3 神经网络八股

sequential3.1.1Sequential3.1.2compile配置神经网络训练方法3.1.3fit函数3.1.4summary3.1.5使用六步法复现鸢尾花数据集的训练过程3.2搭建网络八股class3.3MNIST

一一张xi·2022-11-29 08:30

解决tensorflow2不能导入mnist的input_data包问题

解决tensorflow2不能导入mnist的input_data包问题报错如下：找到jupyter的python环境我的环境是在anaconda安装目录下首先找到你的site-packages在site-packages

lmjxjnu·2022-11-29 08:50

【解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘input_data‘

在实现基于TensorflowMNIST手写数字RNN网络建模时，当我们参考例程敲进去importinput_data时：importinput_data终端偶尔会出现报错：ModuleNotFoundError

Colynn Johnson·2022-11-29 08:50

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 出错

在使用tensorflow实现辨别手写体的过程中遇到了一下错误那么你则可以看下你当前环境下的TensorFlow的example中是否有tutorials文件或是否有example文件夹进入后如果发现，没有则去tensorflow中进行下载，然后粘贴到对应位置即可

明心_前进·2022-11-29 08:48

Tensorflow官方文档MNIST初级教程中，input_data不能正常爬取数据问题

使用Tensorflow官方文档中提供的MNIST教程中的input_data.py文件，运行后返回HTTPError403:Forbidden问题。

会飞的鱼-flyfish·2022-11-29 08:15

Pytorch实现简单神经网络

问题：MNIST数据集的数据分类起始点是一幅MNIST数据集中的图像，它的像素个数为28×28=784。这意味着我们的神经网络的第一层必须有784个节点。

明月hm·2022-11-29 08:00

Pytorch基本知识与MNIST数据集

Pytorch基本知识PyTorch和TensorFlow是流行的神经网络架构。在之前MATLAB构建BP神经网络的过程中，最麻烦的部分是通过微积分计算反向传播误差（back-propagatederror）和网络权重（weight）之间的关系。每当网络结构需要改变时，我们很可能需要重新计算一次。Pytorch可以帮助我们简化这一点，使用PyTorch来取代大部分的底层工作，我们就可以专注于网络的

明月hm·2022-11-29 08:29

深度学习入门——mini_batch小批量数据提取

神经网络的学习也就是针对每个mini_batch数据进行学习#oding:utf-8importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromdataset.mnistimportload_mnist

我是小杨我就这样·2022-11-29 08:58

DeepLearn学习步骤

deeplearning的知识和python基础1.CUDA,CUDANN的安装，conda安装，pytorch安装，pycharm安装，包括简单模型的构建（绝对的简单入门，需要一丢丢的python基础）2.学习手写体MNIST

可基大萌萌哒的马鹿·2022-11-29 08:57

深度学习_mini-batch实现&评价_详解

主要步骤：1.每次从6万多张MNIST数据集图片中挑选100张图片2.计算梯度3.根据梯度更新参数4.如果数据经过一个epoch，则计算识别精度5.重复以上步骤，通过梯度对参数更新10000次importnumpyasnpimportosimportsyssys.p

AI 黎明·2022-11-29 08:48

mini_batch学习

如果数据量大的话，费时费力太难受了吧从训练数据中获取小数据mini-batch对每个小数据进行批量学习首先读入mnist数据集importnumpyasnp#实现从训练数据中随机选择指定个数的数据的代码

王摇摆·2022-11-29 08:14

Pytorch、Tensorflow、Keras 框架下实现KNN算法（MNIST数据集）附详解代码

Pytorch、Tensorflow、Keras框架下实现KNN算法（MNIST数据集）附详解代码K最近邻法（KNN）是最常见的监督分类算法，其中根据K值的不同取值，模型会有不一样的效率，但是并不是k值越大或者越小

问言·2022-11-29 08:40

卷积神经网络——LeNet-5网络及python实现

1、LeNet-5网络LeNet-5除了输入层外包含七层网络结构，最开始是用来解决手写数字识别问题，由于结构简单，训练效果好而广泛应用。

追剧入迷人·2022-11-29 07:48

经典网络模型介绍系列——LeNet-5

一、LeNet-5LeNet-5是LeNet系列的最终稳定版，它被美国银行用于手写数字识别，该网络有以下特点：所有卷积核大小均为5*5，步长为1；所有池化方法为平均池化；所有激活函数采用Sigmoid1

⒈顆糖果!·2022-11-29 07:17

《深度学习的数学》chap1 神经网络的思想

神经元工作的数学表示整理神经元的工作神经元工作的数学表示点火条件的图形表示1-3激活函数：将神经元的工作一般化简化神经元的图形激活函数Sigmoid函数偏置1-4什么是神经网络神经网络神经网络各层的职责例子：手写数字识别输入层输出层隐藏层

临风而眠·2022-11-29 05:11

ValueError：only one element tensors can be converted to Python scalarsC 笔记

index=int(output.argmax(1))print(index)我的代码是0~9数字识别有10个类别，出错的问题，主要是argmax使用错误，原因是输入图像为4通道的，rgbα通道，把图像转为灰度图像即

每天都会看看发量·2022-11-28 23:03

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.7softmax的简洁实现

调整批量大小至256，得记得重新弄一个网络new_batch_size_256=256new_train_iter_256,new_test_iter_256=d2l.load_data_fashion_mnist

Innocent^_^·2022-11-28 21:01

使用pytorch和sklearn的PCA分别对mnist做降维

1.pytorch，使用torch.pca_lowrank函数A，要处理的数据,q要保留的维度，返回（S，V，D）元组，中间的V为降维后的维度代码importtorchimporttorchvision.datasetsasdatafromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchvision.transformsasTimportmatplotlib.

佳hong·2022-11-28 19:12

tensorflow基础学习：端到端实现手写数字验证码识别

手写数字识别这个例子是学tensorflow必经的小练习喔本次使用到的是网上的mnist数据集，官网下载速度极慢，这里附上百度云下载链接：https://pan.baidu.com/s/1O9sfNiYswBq6uKLioyVXAw

ziaiyu·2022-11-28 17:59

卷积神经网络训练过程中的training step的含义_TensorFlow2.0代码实战专栏（五）:神经网络示例...

神经网络概述：MNIST数

weixin_39774044·2022-11-28 16:16

深度学习笔记——深度学习框架TensorFlow（三）

一.学习网站：官方教程：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts

R3·2022-11-28 16:42

基于神经网络的数字识别,神经网络语音识别原理

脉冲神经网络的简介脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中

aifans_bert·2022-11-28 14:14

Pytorch使用CNN实现手写数字识别2（详细注释）

环境：python3、torch1.2.0(torch1.5.0也可以)、torchvision0.4.0代码：（注：DOWNLOAD_MNIST=False第一次应该设为True，原因在代码注释里）importtorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision

windmyself·2022-11-28 14:02

Pytorch使用CNN实现手写数字识别

环境：python3、torch1.2.0(torch1.5.0也可以)、torchvision0.4.0代码：（注：download=False第一次应该设为True，原因在代码注释里）importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasdataimportmatplotlib.

windmyself·2022-11-28 14:02

深度学习笔记_神经网络八股功能扩展及实现应用

MNIST数据集、Fashion数据集是已经制作好的数据集，包括特征和标签。这里仍利用MNIST数据集中的图片，进行数据集制作。图片：黑底白字灰度图，28*28，每

Welcome_Back·2022-11-28 14:01

5.1 卷积神经网络简介

将带大家使用识别Mnist手写数字、cifar10图像数据以及猫

EaHalen·2022-11-28 14:01

神经网络八股功能扩展

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosfromPILimportImageasimtrain_path='D:\python文件\项目\数据集\class4\class4\MNIST_FC

猿心不灭·2022-11-28 14:31

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-自制数据集

自制数据集，解决本领域应用目录摘要一、Sequential()实现自制数据集二、Class()实现自制数据集摘要mnist_image_label文件夹：mnist_train_jpg_60000（训练集图片

诗雨时·2022-11-28 14:28

利用CNN进行手写数字识别

download.csdn.net/download/sheziqiong/85884967资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85884967利用CNN进行手写数字识别实验目的和要求利用

普通网友·2022-11-28 14:26

神经网络分类模型训练

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision1，加载数据集:对minist:train_data=torchvision.datasets.MNIST

ren2966717445·2022-11-28 14:25

[pytorch]通过CNN实现手写数字识别（附完整代码）

CNN实现手写数字识别卷积神经网络介绍什么是卷积paddingstride(步长)三维卷积池化层LeNet-5卷积神经网络LeNet-5实现（pytorch）卷积神经网络介绍卷积神经网络它的优点在于，需要调优的参数比全连接神经网络少的多

nothing-xianm·2022-11-28 14:53

Tensorflow入门学习（网络八股扩展）

/mnist_image_label/mnist_train_jpg_60000/'train_txt='.

不会打代码的猪·2022-11-28 14:53

CNN实现手写数字识别

importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltbatch_size=64

我就是人工智能·2022-11-28 14:15

变分自编码器VAE实现MNIST数据集生成by Pytorch

最近想学习下GAN，于是先学习下VAE。代码实现一部分出自这本书，因为这本书会给出pytorch的代码实现，所以我觉得还不错。但是缺点也很明显：理论讲解不够，代码还有错误或者不全：代码实现：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms

王大队长·2022-11-28 13:25

365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别

目录一、前言二、我的环境三、前期准备1、导入数据2、数据可视化四、构建简单的CNN网络五、训练模型1、设置超参数2、编写训练函数3、编写测试函数4、正式训练六、结果可视化一、前言>-**本文为[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m

派大星先生c·2022-11-28 13:51

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