MNIST数字识别第7页

竞赛选题题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

laafeer·2023-11-25 20:19

《机器学习实战》(一) —— kNN

文章目录资料kNN步骤知识点简易kNN算法海伦约会读取txt文件法一:open打开法二:pandas(不熟)字符串类别格式需转为数字格式matplotlib显示中文乱码问题Matplotlib画图均值归一化测试数字识别首先

^BonnenuIt·2023-11-25 14:06

01、Tensorflow实现二元手写数字识别

01、Tensorflow实现二元手写数字识别（二分类问题）开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-11-25 13:14

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。对损失函数（交叉熵，最小平方差等）进行梯度下降算法（随机梯度下降、mini-batch梯度下降等）求解，尽量避开局部最小值，收敛到全局最优值。前馈所谓前馈，就是信号从输入端，通过隐藏层的加权以及偏置，激活等，最终得

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式

本文将介绍几种算法优化器，并展示如何使用PyTorch中的算法优化器，我们将使用MNIST数据集和一个简单的多层感知器（MLP）模型。

微学AI·2023-11-24 18:15

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

paddlepaddle运行MNIST测试集及单层线性回归

项目地址：project_path测试函数：模型在测试集上的准确率为：23.96%(向下取整)模型在测试集上的准确率为：18.24%(向上取整)之所以这样设置，是因为网络是单层神经网络（784——>1)，模型仅输出1个值importpaddleimportpaddle.nn.functionalasF#加载测试集batch_size设为1test_loader=paddle.io.DataLoad

NTFY 超得屁(°∀°)ﾉ·2023-11-24 12:57

python手写数字识别论文_Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

手写体数字识别MNIST数据集基于线性假设的支持向量机分类器LinearSVC#coding:utf-8#In[1]:#从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。

weixin_39644021·2023-11-24 08:37

基于TensorFlow的FNN模型——MNIST手写数字识别器（二）之数据集可视化【开源】

文章目录前言一、MNIST数据集的介绍二、使用MNIST数据集1、读取MNIST数据集2、MNIST数据集的常见操作三、可视化MNIST图片1、随机抽取9张图片数据2、可视化图片数据3、可视化效果提示前言

魔法攻城狮MRL·2023-11-24 08:05

Mnist手写数字集的识别和可视化

当时看老师留的作业的时候发现要求读取历史数据，但网上有没找到，我自己找了手册啥的，查到了几个参数，就分享下，希望各位大佬不要看不上哈...那就先把程序从零实现：importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportkerasfromtensorflow.kerasimport*gpus=tf.config.expe

m0_58729094·2023-11-24 08:33

TensorFlow实战教程（三十五）-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

这篇文章将介绍基础知识，因为很多读者咨询我如何用VSCode配置Keras深度学习环境，并对比常用的深度学习框架，最后普及手写数字识别案例。

张志翔的博客·2023-11-24 04:34

【Pytorch】Visualization of Fature Maps（2）

学习参考来自使用CNN在MNIST上实现简单的攻击样本https://github.com/wmn7/ML_Practice/blob/master/2019_06_03/CNN_MNIST%E5%8F

bryant_meng·2023-11-23 18:34

使用Pytorch从零开始构建CGAN (conditional GAN)

条件作为特征向量标签到One-hot编码标签我们将使用包含许多数字图像的MNIST数

Garry1248·2023-11-23 13:25

TensorFlow实战教程（十九）-Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解

前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。

张志翔的博客·2023-11-23 01:27

深度学习 | 卷积神经网络CNN

CNNLeNET算法实现#-*-coding:UTF-8-*-importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadefget_variable

icebreakeros·2023-11-23 00:18

TensorFlow实战教程（十七）-Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析

本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！

张志翔的博客·2023-11-22 08:39

使用MONAI轻松加载医学公开数据集，包括医学分割十项全能挑战数据集和MedMNIST分类数据集

在深度学习中，使用公开数据集具有以下优点：提供了一个标准化的基准来比较不同算法或模型的性能，因为这些公共数据集被广泛使用，许多研究人员都使用它们来评估他们的方法。可以节省大量的时间和金钱，因为这些数据集已经被标注，从而避免了手动标注数据所需的努力和成本。允许研究人员在自己的算法或模型上进行测试，而无需担心数据的版权问题。跑开源代码时，可以使用公开数据快速测试。测试通后再使用的自己的数据。为了快速开

Tina姐·2023-11-22 06:00

第二周作业：多层感知机

目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

matlab使用BP神经网络手写数字识别,BP神经网络实现手写数字识别matlab实现 (Matlab implementation of handwritten digit recognition .

BP神经网络实现手写数字识别matlab实现BP神经网络实现手写数字识别matlab实现\100-100.jpgBP神经网络实现手写数字识别matlab实现\AfterAppr_0.bmpBP神经网络实现手写数字识别

weixin_39752788·2023-11-21 14:04

基于MINST数据集做分类的机器学习项目

加载和预处理数据使用卷积神经网络的深度计算机视觉使用RNN和CNN处理序列使用RNN和注意力机制进行自然语言处理使用自动编码器和GAN的表征学习和生成学习强化学习大规模训练和部署TensorFlow模型文章目录机器学习实战前言一、MNIST

问题很多de流星·2023-11-21 12:51

解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘

OpenSUSE15.2+Python3.6+Tensorflow2.2环境：importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_dataModuleNotFoundError

xiaozhanfeng·2023-11-21 10:19

MindSpore基础教程：LeNet-5 神经网络在MindSpore中的实现与训练

本文将详细介绍如何使用MindSpore框架实现并训练一个LeNet-5神经网络，专注于处理MNIST手写数字数据集。前言Min

繁星意未平·2023-11-20 20:29

深度学习_12_softmax_图片识别优化版代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l"获取训练集&获取检测集"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Narnat·2023-11-20 14:47

子像素卷积keras_初学者的 Keras：实现卷积神经网络

问题：MNIST数字分类我们将处理一

weixin_39775872·2023-11-20 05:43

利用生成对抗网络实现数据不平衡优化的尝试

利用生成对抗网络实现数据不平衡优化的尝试前言使用的数据集以及任务描述代码实现数据预处理生成对抗网络模型效果展示总结前言在机器学习中，我们所使用的用于分类的数据集通常每个类别的数据量是比较平均的，例如鸢尾花数据集、mnist

a沧海云帆a·2023-11-20 01:55

Tensorflow的C++部署系列（八）：c++接口加载模型推理单张图片

热爱学习的栾宝宝·2023-11-19 18:18

MLP感知机python实现

importtrain_ch3importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms#①准备数据集defload_data_fashion_mnist

可以养肥·2023-11-19 14:47

讲解：MSc、R、R、Data ScienceWeb|R

RealdatacodingexercisesMScinStatisticsforDataScienceatCarlosIIIUniversityofMadridEduardoGarcía-Portugués2020-03-10,v1.0DatasetsMNISTdatasetTheMNISTdatabasecontainsimagesofhandwritten0

ojhhrn2·2023-11-19 10:24

8月10日TensorFlow学习笔记——TensorFlow 数据类型、创建、索引与切片、维度变换、前向传播

文章目录前言一、Numpy回归问题实战1、Step1：computeloss2、Step2：computeGradientandupdate二、手写数字识别1、Step1：XandY2、Step2：networkstructure3

Ashen_0nee·2023-11-18 21:26

基于tensorflow2.0的深度学习三

不幸的是，虽然这对小图像(例如MNIST)可以正常工作，但是由于需要海量参数，

点西西·2023-11-18 20:14

深度学习------tensorflow2.0，keras实现卷积神经网络（LeNet-5、AlexNet-8、VGGNet-16）

1.LeNet-5卷积神经网络实现mnist数据集方法一：fromtensorflow.kerasimportlayers,models,metrics,optimizers,activations,losses

小飞龙程序员·2023-11-18 20:32

Tensorflow2.0：CNN、ResNet实现MNIST分类识别

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#导入数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data

在撒哈拉卖雨伞·2023-11-18 19:18

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化5.调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST

桑数模园·2023-11-16 21:57

AIGC实战——自编码器(Autoencoder)

AIGC实战——自编码器0.前言1.自编码器原理2.数据集与模型分析2.1Fashion-MNIST数据集2.2自编码器架构3.去噪自编码器3.1编码器3.2解码器3.3连接编码器和解码器3.4训练自编码器

盼小辉丶·2023-11-16 11:51

自己动手实现一个深度学习算法——六、与学习相关的技巧

文章目录1.参数的更新1）SGD2）Momentum3）AdaGrad4）Adam5）最优化方法的比较6）基于MNIST数据集的更新方法的比较2.权重的初始值1）权重初始值不能为02）隐藏层的激活值的分布

千里之行起于足下·2023-11-16 06:14

【百度飞桨PaddlePaddle】手写图像识别（快速上手）

C4、C5）4.全连接层（FC6、FC7）5.输出层（outputlayer）二、【百度平台配置步骤】三、【数据集运行结果】四、【实际数据运行结果】五、【更多细节】六、【总结与体会】参考链接简介通过手写数字识别任务

Akaxi-1·2023-11-16 00:39

竞赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

iuerfee·2023-11-15 18:17

Keras人工智能神经网络 Classifier 分类神经网络搭建

前期我们分享tensorflow以及pytorch时，分享过tensorflow以及pytorch的分类神经网络的搭建步骤，在哪里我们使用的训练集是mnist，同样Keras分类神经网络的搭建，我们同样使用

人工智能研究所·2023-11-15 00:18

lenet5手写数字识别

LeNet-5（也称为LeNet）是一种经典的卷积神经网络（CNN），最初由YannLeCun等人于1998年提出，用于手写数字识别。

南抖北快东卫·2023-11-14 08:37

Pytorch使用多层感知机完成MNIST手写数字识别（更新：LeNet实现Fashion-MNIST手写数字识别）

综述数据集：MNIST手写数字数据集网络架构：定义了一个三层的一个感知机，其中输入层有28*28个结点，输出层有9个结点，隐藏层为512个神经元（模型中隐藏层的个数不用太多就可以）损失函数：使用的是交叉熵损失函数优化器

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:13

【深度学习项目】用于图像压缩和去噪的深度 CNN 自动编码器（详细报告+代码详解）

【深度学习项目】用于图像压缩和去噪的深度CNN自动编码器（代码详解）一、简介二、用于图像压缩的CNN自动编码器1.导入库2.加载MNIST数据3.预处理图像数据4.探索性数据分析5.模型创建6.训练模型

程序_丸·2023-11-14 02:05

关于tensor的shape理解

关于tensor的shape和dimension刚把mnist又过了一遍，突然感觉对tensor的shape有了新的理解，虽然很基础，还是想分享一下关于tensor的维度，也就是阶啦，从认知上理解，一维就是线

SixSheep_·2023-11-14 02:32

模式识别属于计算机什么方面的应用,人工智能在模式识别方面的应用

关键词：人工智能模式识别语音识别数字识别中图分类号：TP14文献标识码：A文章编号

weixin_28837357·2023-11-14 01:25

PCA特征降维实验报告

3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA算法3.3绘制二维特征图像3.4使用KNN对二维特征分类效果评估4.结果分析1.任务定义使用PCA或kernelPCA对mnist

回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

MNIST手写数字识别实验（SVM）

实验接上回KNN的实验这是SVM的方法选择使用sklearn中已经实现的SVM的方法sklearn中SVM的相关参考资料：中文文档SVM的API详细了解怎么使用各个接口，参数怎么调整的话要去看官方的文档。中文文档介绍了一些使用经验。和上次的方法类似，我们先进行采样，进行数据量比较小的测试，方便看到效果。可以观察到每个参数都有默认的值，所以不调整参数，直接使用默认值测试。训练数据集每个数字采样100

BanFcc·2023-11-13 09:43

Kmeans聚类（手写数字识别）

Kmeans算法原理：在给定K个初始聚类中心点的情况下，（1）把数据中的每个样本分到离其最近的聚类中心所代表的类中。（2）分类完后计算从新每个类的中心点（取平均值），然后进行迭代从新第（1）步和第（2）步。直到类中心点的变化很小，或者达到指定迭代次数。具体实现步骤（matlab）可参考：(145条消息)Kmeans聚类算法详解_思绪无限的博客-CSDN博客_kmeans聚类算法Python中在sk

WZLYJY·2023-11-12 19:02

【matlab】KMeans KMeans++实现手写数字聚类

目录matlab代码kmeansmatlab代码kmeans++MNISTDATABASE下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似特征组成的多个类的过程称为聚类

Ye-Maolin·2023-11-12 19:29

深度学习之基于Pytorch框架的MNIST手写数字识别

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 MNIST是一个手写数字识别的数据集，是深度学习中最常用的数据集之一。

雅致教育·2023-11-12 18:34

pyorch Hub 系列#4：PGAN — GAN 模型

然而，在它们出现后的很长一段时间内，GAN的生成能力仅限于为相对低分辨率的数据集生成样本（例如MNIST（28×28图像），CIFAR10（32×32图像）等）。这可以归因于这样一个事实：生成对抗网络

无水先生·2023-11-12 12:18

计算机视觉:opencv（二）图像增强、去噪、识别

文章目录灰度化灰度变换平滑去噪直线检测交点检测形状识别数字识别车牌识别人脸识别灰度化图像转灰的方法是对图像像素值进行操作，将三通道三个像素各不相同的分量值赋值成相同的值，就实现了灰度变换。

君王的羔羊·2023-11-12 10:57

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