MNIST数字识别第64页

python实现朴素贝叶斯分类的手写数字识别_朴素贝叶斯分类器与手写数字分类的实现...

一、朴素贝叶斯分类器的原理朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯公式与特征条件独立的假设的分类方法。对于给定的训练数据集，基于特征条件独立的假设学习输入输出的联合概率分布，这样就学到了一个生成模型，然后基于该模型，对于给定的测试样本，利用贝叶斯公式求出输出概率(或概率密度)最大的输出。具体如下在训练集中，给定了个带标签的数据，记为，其中是维(特征)向量(即实例点)，通常在中取值。是该实例点的标签，表示该点的类

Pellegrini·2022-11-21 19:36

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_基于MNIST数据集实现手写数字识别

介绍在TensorFlow的官方入门课程中，多次用到mnist数据集。

weixin_39990819·2022-11-21 19:06

python实现朴素贝叶斯分类的手写数字识别_利用贝叶斯算法实现手写体识别（Python）...

#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-##########################################Bayes:用来描述两个条件概率之间的关系#参数:inX:vectortocomparetoexistingdataset(1xN)#dataSet:sizemdatasetofknownvectors(NxM)#labels:datasetl

weixin_39927623·2022-11-21 19:36

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_Jetson nano 基于MNIST 实现手写数字识别

训练，使用mnist数据集，Lenet-5网络模型，在jetsonnano上进行训练，得到参数模型，训练过程在jetsonnano上完成，epoch的数量设置为16，测试集的正确率可以达98%~99%，

weixin_39639381·2022-11-21 19:35

python数字识别bayes_用朴素贝叶斯实现数字识别案例

此案例参考python数据科学手册，属于分类的一种，觉得挺有意思的。上代码fromsklearn.datasetsimportload_digitsimportseabornassns#导入数据digits=load_digits()X=digits.datay=digits.targetprint(digits.images.shape)importmatplotlib.pyplotasplt#

一只鱼的传说·2022-11-21 19:34

动手学深度学习——多层感知机从零开始实现及简洁实现

首先需要导入需要的包importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l"""1、获取数据使用FashionMNIST

橙子吖21·2022-11-21 19:30

第七次周报

其他模型所需数据量较大，下周配好服务器后将继续进行实验Lenet-5使用mnist数据集训练并测试了Lenet_5，代码如下：importtensorflowastfimportpa

三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:59

PyTorch——实现多层感知机（附完整代码）

mlp-scratchhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.10_mlp-pytorch加载数据依然使用“Fashion-MNIST

cqu_shuai·2022-11-21 19:52

基于二值数据的朴素贝叶斯手写数字识别 python代码实现

python3.10numpy1.23.4matplotlib3.6.1原理解析感觉对于数学原理使用文字表述的方式看起来太费劲博主参看的哔哩哔哩视频讲解的还是比较清晰的，不过此篇博文讲解的多支特征二分类的问题，而我们手写数字识别使用的则是二值数据的多分类

喜欢猪的小男孩·2022-11-21 19:20

深度学习——多层感知机实现代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd21.加载数据集batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

jbkjhji·2022-11-21 19:49

第3次作业-卷积神经网络

三、`Part2`代码练习1.MNIST数据集分类：构建简单的CNN对mnist数据集进行分类。同时，还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。

ouc_se_group13·2022-11-21 18:36

KNN算法Python代码实现（包含手写数字识别，代码进行详细解释）

，我的是D:\pythonStudy\机器学习\K-近邻算法其中datingTestset与datingTestset2是关于约会网站配对trainingDigits与testDigists是关于手写数字识别的

ρ爱上θ·2022-11-21 17:04

手写数字识别

手写数字识别任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9的数字标签。

oogogogogo·2022-11-21 17:03

Pytorch_cnn_mnist

加入我们要用两层卷积神经网络来提取特征对mnist数据集进行分类，在pytorch中，我们应该如何设计网络？最基本的卷机层与池化层怎么去搭配，如何计算？

思考实践·2022-11-21 17:27

pytorch实现rnn并且对mnist进行分类

1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图上面是rnn展开成

weixin_30410119·2022-11-21 17:55

【Pytorch】梯度下降算法

梯度下降与梯度上升3.梯度下降法算法详解3.1梯度下降算法的具象解释3.2需了解的相关概念3.3算法缺点4.梯度下降算法应用4.1应用一：拟合直线4.1.1场景分析4.1.2解题步骤4.1.3步骤总结4.2应用二：MNIST

代码被吃掉了·2022-11-21 16:35

2022.10.16 第4次周报

目录一、文献阅读1.1摘要1.2研究内容1.3使用技术1.5结果分析二、卷积神经网络2.1基本概念2.2各层介绍2.3卷积操作三、数字识别代码实现总结一、文献阅读本周阅读了ConvolutionalNeuralNetworksforSpeechRecognition

轻描淡写ζ·2022-11-21 16:41

Pytorch构建卷积神经网络对MNIST数据集进行分类

对于一张输入的图片，该图片是栅格图像，也就是说图片分成一格一格，每一格代表一个像素，对于patch（图片块），我们按照块的大小，从上到下、从左到右对图片进行遍历，然后对每个图像块进行卷积运算。如何卷积：（1）对于单通道的进行卷积时，首先按照卷积核的规模比如说3x3，那么现在输入图像中画出3x3的窗口，然后该窗口和这个卷积核进行数乘运算，即对应位置元素相乘再相加，然后移动窗口不断遍历，最终得到输出，

CH339·2022-11-21 14:10

极简pytorch-分类神经网络

比如判断一个人的信用是好还是不好，就是典型的二分类问题，手写数字识别，识别0到9就是多分类问题。

隐形喷火龙·2022-11-21 14:34

10_Introduction to Artificial Neural_4_Regression MLP_Sequential_Subclassing_saveMode_Callback_board

10_IntroductiontoArtificialNeuralNetworkswithKeras_HuberLoss_astype_dtype_DNN_MLP_G.gv.pdf_mnisthttps

LIQING LIN·2022-11-21 14:54

基于神经网络的文本分类,卷积神经网络文本分类

functiontest_example_DBNloadmnist_uint8;train_x=double(train_x)/255;test_x=double(test_x)/255;train_y

普通网友·2022-11-21 14:41

10、卷积神经网络（补充）

（1）用卷积神经网络实现GoogleNet中的InceptionModule（2）1x1卷积核目的：减少计算量（3）在MNIST数据集上，用卷积神经网络实现GoogleNet代码：'''InceptionModule1x1

碳水大炸弹·2022-11-21 14:00

8、多分类问题

（1）在处理手写数字识别时，要把所有数据集分为10类，这10类的概率之和为1，每一类的概率值大等0，为满足上述条件，引入softmax函数，因为softmax函数可以输出一个分布，每个输出值都大等0，输出值和为

碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

pytorch 实现MLP（多层感知机）

pytorch实现多层感知机，主要使用torch.nn.Linear(in_features,out_features)，因为torch.nn.Linear是全连接的层，就代表MLP的全连接层本文实例MNIST

robator·2022-11-21 12:54

【Mindspore Hub】【load】无法load模型

MindsporeHub【操作步骤&问题现象】importmindspore_hubasmshubmodel=mshub.load("mindspore/1.6/lenet_mnist",num_class

xi_xiyu·2022-11-21 12:31

Yolov5系列AI常见数据集(1)车辆,行人,自动驾驶,人脸,烟雾

Fashion-MNIST图像数据集（200.4MB）每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注：标注编号描述0T-shirt/top（T恤）1Trouser（裤子）2Pullover（套衫）3Dress

普通网友·2022-11-21 12:51

pytorch深度学习-微调（fine tuning）

这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集

我是一颗棒棒糖·2022-11-21 12:18

【深度学习】图像分类数据集Fashion-MNIST

一、介绍Fashion-MNIST是⼀个10类服饰分类数据集。torchvision包：它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要⽤来构建计算机视觉模型。

旅途中的宽~·2022-11-21 10:49

opencv项目实战（一）——信用卡数字识别

一、项目描述目的识别信用卡中的卡号数字输入与输出方法流程核心思想：采用模板匹配的方法，先保存每个数字模板，依次匹配感兴趣区域的数字对象，保留结果。具体流程如下：对模板图像进行外轮廓检测，从左到右排序得到每个数字的模板图像对待识别的图像进行预处理，提取包含信用卡中感兴趣区域（包含文本信息的区域）根据长宽比（先验知识）过滤掉不相关的轮廓。并进一步细分提取出每个待识别的数字，与之间的模板进行匹配二、代码

spade_eddie·2022-11-21 08:04

open CV项目实战（一）——信用卡数字识别

参考教程：唐宇迪老师：https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j71.参数配置：step1：step2：找到EditConfigurations…step3:找到Parameters一栏step4:编辑图片、模板的路径（不要有中文，不要有空格）2.程序代码:myutils模块部分：importcv2defsort_contours(cnts,method=

子非鱼icon·2022-11-21 08:34

Opencv项目实战1 银行卡数字识别

由于需要较为方便的添加路径，本博主本项目实战所用的IDE由JupiterNotebook更改为Pycharm，Pycharm的配置过程较为简单，大家在官网下载即可，配置好以后即可使用。废话不多说，咱们见代码。所有的操作流程作者都已经在代码中给出明确清晰注释，以便大家逐步debug。#导入工具包importargparseimportimutilsimportcv2importmyutilsimpo

李无间·2022-11-21 08:57

OpenCV实战(一)——信用卡数字识别

代码可见https://github.com/skyerhxx/Credit-card-digital-recognition信用卡数字识别识别出信用卡上的数字，而且还能判断出信用卡类型Python3.7OpenCV4.2.0

hxxjxw·2022-11-21 08:56

OpenCV图像处理——（实战）信用卡识别

总目录图像处理总目录←点击这里十四、信用卡数字识别识别的图片模板图片14.1、模板图片处理读入图片->灰度图->二值图->计算轮廓->存储每一个模板如果是所需模板匹配只有一个，课直接读入灰度图像即可这里有

lzh~·2022-11-21 08:52

【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

1Introduction目前存在的数据集如NORB，Caltech-101/256和CIFAR-10/10等都是样本量为几万的小数据集，且大部分都是小尺寸图像，通过图像增强可以实现简单的识别任务，比如说MNIST

Ziy.·2022-11-21 07:51

C#基于Halcon深度学习分类例程DeepLearning_Classification_MNIST_Halcon

用C#写的基于Halcon深度学习分类例程，可以当分类工具使用，能够快速训练和测试分类模型，操作非常直观方便！本例基于Halcon深度学习，运行需要安装Halcon深度学习环境，参考https://blog.csdn.net/xuanbi8560/article/details/80911015本例软件配置如下：1、halcon-19.05.0.0-windows.exe2、halcon-19.0

「已注销」·2022-11-21 07:11

深度学习入门——手写数字识别MINIST数据集

#1加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#2定义超参数hyperparameterBATCH_SIZE=64#每批处理的数据DEVICE=torch.device("cuda"ift

SinsNeverDie·2022-11-21 06:57

深度学习（3）手写数字识别问题

深度学习（3）手写数字识别问题1.问题归类2.数据集3.Image4.InputandOutput5.RegressionVSClassification6.ComputationGraph7.两个问题

炎武丶航·2022-11-21 06:26

pytorch 预测手写体数字_深度学习之PyTorch实战（3）——实战手写数字识别

DeepLearningNote上一节，我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效，快捷的搭建一个神经网络，并对模型进行训练和对参数进行优化的方法，接下来让我们牛刀小试，基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题

weixin_39945816·2022-11-21 06:53

python cnn入门_(Tensorflow)手把手CNN入门：手写数字识别

摘要：手把手带你实战——《CNN入门：手写数字识别》！-------------深度学习最令人兴奋的领域之一就是计算机视觉。

weixin_39885690·2022-11-21 06:22

keras入门实战：手写数字识别

本文用深度学习Python库Keras实现深度学习入门教程mnist手写数字识别。mnist手写数字识别是机器学习和深度学习领域的“helloworld”,MNIST数据集是手写数字的

sunwillz·2022-11-21 06:15

tensorflow学习笔记：小项目实战：识别图中模糊的手写数字

需要用到的数据集为开源数据集：MNIST实现步骤：导入MNIST数据集分析MNIST样本特点，定义变量构建模型训练模型并输出中间状态参数测试模型保存模型读取模型1.1导入图片数据集MNIST数据

heart_ace·2022-11-21 05:24

《深度学习入门》第4章实战：手写数字识别

文章目录前言一、理论知识（一）神经网络的学习步骤（二）梯度和梯度下降（三）损失函数(四)epoch、iters_num（五）本案例的神经网络结构二、全部代码前言这篇文章根据《深度学习入门》第4章的内容，完成了手写数字识别这个小案例

rellvera·2022-11-21 05:04

《深度学习入门》第3章实战：手写数字识别

《深度学习入门》第3章实战：手写数字识别文章目录前言一、一点介绍二、完整代码三、导入数据集的一个小问题前言笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第三章，章节最后刚好有个手写数字识别的实战内容

rellvera·2022-11-21 05:34

全连接神经网络手写数字识别应用开发完整版

/mnist_data_jpg/mnist_train_jpg_6

wwxy261·2022-11-21 05:30

手写数字数据集——MINST的读取及预处理

MNIST是一个手写数字集合，每张图片分辨率为28x28，像素点数值取值范围0~255。

dejavuuu~·2022-11-21 05:29

TensorFlow1（一）全连接神经网络识别mnist数据集

首先我们来介绍一下mnist数据集MNIST数据集由YannLeCun搜集，是一个大型的手写体数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统，也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。

有梦的人心态要好·2022-11-21 05:51

Pytorch多层全连接神经网络实现手写数字识别

一、库导入importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportmnist#导入pytorch内置的mnist数据fromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoader

HKO·2022-11-21 05:12

全连接神经网络实现MNIST手写数字识别

在对全连接神经网络的基本知识（全连接神经网络详解）学习之后，通过MNIST手写数字识别这个小项目来学习如何实现全连接神经网络。MNIST数据集对于深度学习的任何项目来说，数据集是其中最为关键的部分。

ShiningLeeJ·2022-11-21 05:10

6.全连接神经网络之手写数字(MNIST)识别(2)

第一篇关于MNIST的实验就没有加入隐藏层，就是简单的神经网络，今天这篇就加入了一个隐藏层，所以可以称为全连接神经网络。

不要瞎胡闹·2022-11-21 05:09

全连接神经网络——MINST手写数字识别

简介本文构建了一个全连接神经网络(FCN)，实现对MINST数据集手写数字的识别，没有借助任何深度学习算法库，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，梯度下降等。

dejavuuu~·2022-11-21 05:35

推荐频道

MNIST数字识别