MNIST数字识别第71页

人工智能学习：CIFAR-10数据分类识别（4）

与MNIST类似，CIFAR-10同样是人工智能学习入门的数据集之一，它包含飞机、汽车、小鸟等10个类别的图片，一共60000张图片，其中训练集占50000张，测试集占10000张。

星光2020·2022-11-07 17:14

人工智能学习：NMIST数据分类识别-CNN网络（3）

这里采用CNN模型（卷积神经网络）来进行MNIST数据集的分类识别1导入模块首先，导入需要的模块importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromkerasimportmodels

星光2020·2022-11-07 17:44

神经网络训练MNIST数据集的简单实现

1.实现全连接神经网络搭建(第3节内容)在简单神经网络框架中，增加ReLU激活函数importtorch.nnasnn##########################Step1:全连接神经网络搭建#############################classNeuralNet(nn.Module):def__init__(self,in_features,hidden_features,

Austin6035·2022-11-07 17:12

卷积神经网络（LeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（LeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-07 17:12

机器学习：基于全连接神经网络的MNIST手写数字识别实战

MNIST手写数字识别-基于全连接神经网络1-前期准备2-项目流程3-代码实践1-数据集的划分2-图片预处理3-网络构建4-编译5-训练6-测试4-整体代码1-前期准备1，首先需要了解神经网络结构的知识

Alexa2077·2022-11-07 17:42

人工智能学习：MNIST数据分类识别神经网络（2）

在MNIST数据集上构建一个神经网络，进行训练，以达到良好的识别效果1导入模块首先，导入必要的模块importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromkerasimportmodels

星光2020·2022-11-07 17:11

在 pytorch 中加载和使用图像分类数据集 Fashion-MNIST

文章目录1.获取数据集2.读取小批量图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST，但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%，为了更直观地观察算法之间的差异，本文介绍一个图像内容更加复杂的数据集

云端FFF·2022-11-06 07:16

基于PyTorch复现CNN模型训练Fashion-MNIST数据集

基于PyTorch复现CNN模型训练Fashion-MNIST数据集介绍本文是基于PyTorch在Fashion-MNIST数据集上对LeNet,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,

wzyjsha·2022-11-06 07:11

mnist torch加载fashion_PyTorch - 02 - fashion-MNIST数据集的使用

FashionMNIST数据集Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集,我们可以使用它来检验不同算法的表现,这是MNIST数据集不能做到的(原因在这里，想了解的可以看看介绍)。

weixin_39812533·2022-11-06 07:40

手把手实战PyTorch手写数据集MNIST识别项目全流程

目录摘要一、认识MNIST手写数据集二、实战流程1、加载必要的库2、定义超参数3、构建transform，对图像做处理4、下载、处理、加载数据集下载、处理数据集加载数据集5、构建网络模型6、定义优化器7

果子尝尝·2022-11-06 07:59

深度学习案例分享 | PyTorch 实现 Fashion-MNIST 服装数据分类

我们在上一篇文章分享了如何进行手写数字识别。今天我们使用LeNet-5（它是最早发布的卷积神经⽹络之⼀）来实现Fashion-MNIST服装图⽚的分类任务。

程序员学长·2022-11-06 07:29

基于BP神经网络的手写数字识别

一.BP神经网络原理及结构本片博客偏向于BP神经网络的MATLAB程序实现讲解，详细原理请参考：http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html1.神经元神经元作为神经网络的基本单元，对于外界输入具有简单的反应能力，在数学上表征为简单的函数映射。如下图是一个神经元的基本结构，神经元结构图中是神经元的输入，是神经元输入的

dizhou8928·2022-11-06 07:28

pytorch 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

原文链接http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist我们将使用torchvision

imxlw00·2022-11-06 07:28

卷积神经网络（DenseNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（DenseNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:27

卷积神经网络（ResNet-18）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（ResNet-18）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:26

VGG-pytorch实现

2.pytorch网络设计这里采用的数据集为FashionMNIST数据集，慢慢地往后的文章也会引入更多的数据集使用，F

TOPthemaster·2022-11-06 07:56

卷积神经网络（VGG-11）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（VGG-11）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:56

卷积神经网络（GoogLeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（GoogLeNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:56

基于径向基函数RBF网络的手写数字分类（Matlab代码实现）

、目录1概述2运行结果3Matlab代码实现1概述本文的目标是使用径向基函数网络对MNIST数据集中的手写数字（从0到9)进行分类。

研学社·2022-11-06 07:24

Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类Pytorch基于LeNet的手写数字识别Pytorch

小嗷犬·2022-11-06 07:54

深度学习模型的断点续训、参数提取与acc、loss可视化 (全代码)

下面是在最简单的识别mnist数据集的DNN基础上逐渐加功能：importtensorflowastfimportosmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train

全栈O-Jay·2022-11-05 22:41

基于Numpy构建全连接前馈神经网络进行手写数字识别

文章目录(一)问题描述(二)设计简要描述(三)程序清单(四)结果分析(五)调试报告(六)实验小结(一)问题描述不使用任何机器学习框架，仅仅通过Numpy库构建一个最简单的全连接前馈神经网络，并用该网络识别mnist

CSU迦叶·2022-11-05 22:40

简单实现,pytorch+全连接网络+MNIST识别

目录net.py：train.pytest.py总结：在这里简单实现一下基于全连接层的手写体识别，一下是代码部分定义三层网络结构，在这里设定了三个网络，第一个SimpleNet，单纯就是三层网络第二个Activation_Net，在每层网络输出后面添加了激活函数第三个Batch_Net，在每层网络输出后经过BatchNorm1d（批标准化），在经过激活函数注意：net.py：#开发人员：***#开

子根·2022-11-05 22:10

吴裕雄 python 神经网络TensorFlow实现LeNet模型处理手写数字识别MNIST数据集

importtensorflowastftf.reset_default_graph()#配置神经网络的参数INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10IMAGE_SIZE=28NUM_CHANNELS=1NUM_LABELS=10#第一层卷积层的尺寸和深度CONV1_DEEP=32CONV1_SIZE=5#第二层卷积层的尺寸和深度CONV2_DEEP=64CONV2_SIZE=5#全

weixin_30662539·2022-11-05 22:10

keras入门系列（一）——实现全连接神经网络手写数字的分类识别

【参考视频网址：】https://space.bilibili.com/45151802/video（老师讲的特别好，良心推荐）【mnist数据集下载：】https://download.csdn.net

Seasea77·2022-11-05 22:10

机器学习实验——BP神经网络之手写数字识别

机器学习实验——BP神经网络之手写数字识别手写数字识别可以说是神经网络入门必学的一个经典案例，我很清楚各位大佬都已经对各种神经网络的知识烂熟于心，所以这篇文章主要是分享一下我的一些感悟和想法，各位大佬看个乐

_wayne2_·2022-11-05 22:39

PyTorch基于全连接神经网络的手写数字识别

PyTorch基于全连接神经网络的手写数字识别上一篇文章我们学习了使用pytorch搭建神经网络求解二分类问题，而手写数字识别也是一个分类问题：0到9十个数字，就是10分类问题。

哈尔查理斯·2022-11-05 22:39

Tensorflow: MNIST数据集实现DNN、CNN、LSTM神经网络

最近学了一下tensorflow的基本用法，这里做一下总结全连接深度神经网络(FC-DNN)全连接深度神经网络，每一层的神经元直接都是全连接，并且不共享权值。在普通的分类的问题中表现的不错，但是对于图片处理等具有网格形式的数据，最好采用CNN(卷积神经网络)，对于序列化数据如NLP(自然语言处理)、文字分析等采用RNN(循环神经网络)表现更佳。DNN用tensorflow的实现代码如下。impor

菜鸡儿的架构师之路·2022-11-05 22:39

纯手撸一个神经网络（只用numpy识别mnist数据集，全代码）

全代码纯手撸一个识别mnist手写数据集的2层DNN网络，所有库函数的低层NumPy代码都已给出，这串代码直接运行就能跑！不需要其他文件。

全栈O-Jay·2022-11-05 22:09

CNN卷积神经网络

/util');loadmnist_uint8;train_x=double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x=double(reshape(test_x

我是你的春哥！·2022-11-05 14:03

CNN的实现与可视化

CNN的实现我们已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的CNN。

fakerth·2022-11-05 10:59

Pytorch简单使用MINIST数据集

图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。

phac123·2022-11-05 07:45

3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

文章目录3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）3.5.1获取数据集3.5.2读取小批量小结3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集

谦小白·2022-11-05 07:45

3.5_fashion-mnist

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

给算法爸爸上香·2022-11-05 07:44

动手学深度学习：3.5 图像分类初级

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

AI_Younger_Man·2022-11-05 07:13

深度学习pytorch--MNIST数据集

图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。

赤坂·龙之介·2022-11-05 07:11

动手学pytorch笔记整理06

softmax-regression；fashion-mnistsoftmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结图像分类数据集

凛雨时冽·2022-11-05 07:11

Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现SVM鸢尾花分类Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类

小嗷犬·2022-11-05 07:40

基于BP神经网络的手写数字识别问题研究附Matlab代码

matlab_dingdang·2022-11-04 16:18

Lenet 进行手写数字识别(pytorch)

注：初入门深度学习，记录自己第一个成功的小实验，无参考意义在我的Python项目下一共两个文件，一个用来定义模型，一个用来训练目录定义模型训练函数实验效果定义模型注意：由于Minist手写数字是灰色图片即单通道，所以我们在经过两个卷积层之后只有16个通道，并且我在Lenet的网络中加入了BatchNormal正则化，经实验可以提高模型精度这里提出一个值得注意的点：x=x.view(-1,16x4x

也问吾心·2022-11-04 06:10

Pytorch手写数字识别LeNet模型

LeNet网络>>Github链接LeNet网络过卷积层时候保持分辨率不变，过池化层时候分辨率变小。实现如下fromPILimportImageimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLo

Jokic_Rn·2022-11-04 06:08

LeNet实现手写数字识别

MNIST数据集：https://github.com/wwjjss/MNIST/tree/main代码：https://github.com/wwjjss/LeNet_MNIST/tree/mainLeNet

让我看看谁在学习·2022-11-04 06:06

PyTorch实现MNIST手写数字识别/LeNet/tensorboard绘制loss曲线

文章目录0MNIST是什么？1环境搭建与超参数设置2下载数据集3装载数据集并可视化3.1查看训练数据的构成3.2可视化部分训练数据4构建LeNet网络4.1什么是LeNet？

黑夜里游荡·2022-11-04 06:36

【LeNet-5】手写数字识别MNIST

目录1、LeNet5模型2、训练模型3、输出1、LeNet5模型模型特点：每个卷积层包含3个部分：卷积、池化（AveragePooling）、非线性激活函数(Tanh)classLeNet5(nn.Module):"""使用sequential构建网络，Sequential()函数的功能是将网络的层组合到一起"""def__init__(self,in_channel,output):super(

Enzo 想砸电脑·2022-11-04 06:06

python手写数字识别dnn_Pytorch实战1：LeNet手写数字识别 (MNIST数据集)

Pytorch实战1：LeNet手写数字识别(MNIST数据集)发布时间：2018-04-2610:57,浏览次数：935,标签：PytorchLeNetMNIST版权说明：此文章为本人原创内容，转载请注明出处

weixin_40005437·2022-11-04 06:06

初建LeNet神经网络，用pytorch实现手写数字识别

环境为python3.8，如果系统支持gpu加速的话，可以把数据上传到gpu加速，我这里没用gpu，直接在cpu上训练。gpu加速详细操作不做赘述。数据库用的经典的MINIST库，包含60000张训练图片和10000张测试图片。上代码：（含注释）#coding:utf-8importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransf

真不想再学了·2022-11-04 06:05

PyTorch 学习笔记 5 —— 实现手写数字识别 LeNet-5

1.MNISTMNIST数据集是一个包含了50000个训练数据，10000个测试数据的手写数字数据集，每张手写数字图像大小为为28×2828\times2828×28，包含10个类别。

我有两颗糖·2022-11-04 06:04

pytorch实现LeNet模型MNIST手写识别

文章目录模块导入，常量参数设定数据加载LeNet模型搭建查看模型结构模型训练测试函数模型训练，测试模块导入，常量参数设定importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchsummaryimp

请叫我徐先生·2022-11-04 06:04

Pytorch 基于LeNet的手写数字识别

Pytorch基于LeNet的手写数字识别介绍1.导入相关库2.定义LeNet-5网络结构3.下载并配置数据集和加载器4.定义损失函数和优化器5.定义训练函数并训练和保存模型6.可视化展示7.预测图8.

小嗷犬·2022-11-04 06:03

拓端tecdat|用TensorFlow实现MNIST

拓端研究室TRL·2022-11-03 18:47

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