MNIST机器学习入门

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集

wang151038606·2024-09-14 13:21

Pytorch ResNet Fashion-Mnist

pytorch实现ResNetonFashion-MNISTfrom__future__importprint_functionimporttorchimporttimeimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchimp

hyhchaos·2024-09-11 02:28

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学

Louis0687·2024-08-31 04:34

神经网络分类任务python入门

目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程

三十度角阳光的问候·2024-08-30 05:24

实现CNN对mnist手写数字分类

本文使用的tensorflow版本：1.4tensorflow安装：pipinstalltensorflow1、CNN哇咔咔，熟悉的味道，自己第一次接触tensorflow也是写的CNN的例子，当时对于CNN也是一知半解，经过了一年，终于差不多搞清楚了CNN的原理。CNN中需要理解的主要有两点，稀疏连接SparseConnectivity（每个神经元仅与前一层部分神经元相连接）以及参数共享Para

文哥的学习日记·2024-08-27 23:19

torch.nn到底是什么？

为了建立这种理解，我们将首先在MNIST数据集上训练基本神经网络，而

yanglamei1962·2024-08-27 13:21

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use

学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法

亚图跨际·2024-08-24 07:35

24.8.19学习笔记（MNIST，）

pytorchMNIST手写数字识别：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

【机器学习基础】正则化

为梦而生~·2024-02-25 02:40

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

小嗷犬·2024-02-20 21:06

tenorflow

tensorflow笔记3MNIST数据集共7万张图片，都是28*28像素点的手写数字图片。6万张用于训练，1万张用于测试。

小鱼儿小于儿·2024-02-20 20:34

TensorFlow 在mnist上实现siamese net，出现please use urllib or similar directly错误

TensorFlow在mnist上实现siamesenet（TensorFlow实现mnist手写数字分类，也用同样的方法解决）在使用fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

qq_41895190·2024-02-20 20:03

运行《tensorflow21天》的warning

pythondownload.pyWARNING:tensorflow:Fromdownload.py:5:read_data_sets(fromtensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist

guxue365·2024-02-20 20:32

Tensorflow基础代码报错学习笔记11——classification分类学习

原教程地址原代码更换了tensorflow1.0版本之后代码跟着up主的教程敲就可以了，这里面没什么需要改动的importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

7STARX·2024-02-20 20:00

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且

Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2

沽漓酒江·2024-02-19 15:51

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数

盼小辉丶·2024-02-19 12:40

使用Keras和tensorfow，CNN手写数字识别

查看数据fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplotasplt(train_x,train_y),(test_x,test_Y

smallcui·2024-02-15 03:36

tensorflow利用CNN实现MNIST图片识别

FunctioninstructionsThedataData:Thisistheclassicmnisthandwritingrecognitionimagedata.Downloadlink:thisDirectorytree

Lornatang·2024-02-14 06:37

[Tensorflow][原创]tensorflow保存PB模型的几种方法总结

未来自主研究中心·2024-02-14 05:34

Internet Resources 6

对于有争议问题的各种观点的网站:http://www.townhall.com/columnistshttp://www.nytimes.com/pages/opinion/columnshttp

韫左寻·2024-02-14 03:22

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。原理逻辑回归的目标是找到一个函数g(z)g(z)g(z)，将输入的特征向量xxx映射到概率值p(y=1∣x;w)p(y=1|x;w)p(y=1∣x;w)，其中www是参数向量。我们可以使用sigmoid函数来实现这个

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

支持向量机模型支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射，使得在

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

基于卷积神经网络模型的手写数字识别

基于卷积神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一.前言手写数字识别要求利用MNIST

Jc.MJ·2024-02-13 10:22

基于全连接神经网络模型的手写数字识别

.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1全连接神经网络模型方案3.2全连接神经网络模型训练过程3.3全连接神经网络模型测试四.程序设计一.前言手写数字识别要求利用MNIST

Jc.MJ·2024-02-13 10:21

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

（零）我还没想好标题 = ='''

1.实验简介从底层实现BP神经网络，实现对0-9数字手写体的训练与分类2.实验数据Mnist数据集Mnist数据集来自美国国家标准与技术研究所：NationalInstituteofStandardsandTechnology

半亩半亩·2024-02-11 16:31

Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集

在本博客中，我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络（ConditionalGAN，简称CGAN），并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。

晚风何处来·2024-02-10 18:56

【深度学习】: MNIST手写数字识别

代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,可接实验指导1对1有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例2：构建自己的多层感知机:MNIST

X.AI666·2024-02-10 11:34

浏览器F12调试

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录

知行合一。。。·2024-02-09 01:11

PyTorch中torchvision库的详细介绍

它提供了以下几个核心功能：数据集：内置了多种广泛使用的图像和视频数据集，如MNIST、CIFAR10/100、Fashion-MNIST、ImageNet、COCO等，并且它们以torch.utils.data.Dataset

科学禅道·2024-02-08 13:22

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集文章目录引言MNIST数据集介绍基于Pytorch下载MNIST数据集并可视化使用MNIST数据集进行图像分类任务MNIST数据集的局限性分析小结结尾引言在深度学习的领域中

高斯小哥·2024-02-08 12:44

深度学习手写字符识别：训练模型

Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程数据集手写字符识别用到的数据集是MNIST数据集（MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabas

DogDaoDao·2024-02-08 07:30

使用sklearn-SGDClassifier分类mnist数据集中‘5‘，并使用交叉验证评估模型

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoremnist

脑子不好真君·2024-02-07 12:17

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

实训1：Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中，你需要用python实现Softmax回归方法，用于MNIST手写数字数据集分类任务

住在天上的云·2024-02-07 08:04

ui转py

pyqt系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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

CN-JackZhang·2024-02-07 05:05

TensorFlow版本的HelloWord

importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train

何小有·2024-02-06 23:07

基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2损失函数和优化5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序...............................................................%输入图片input_layers=reshap

简简单单做算法·2024-02-06 14:11

编译mnistCUDNN时出错：fatal error: FreeImage.h: No such file or directory

编译mnistCUDNN时出错：fatalerror:FreeImage.h:Nosuchfileordirectory在测试CUDNN是否正常使用时候报错测试CUDNN8.1是否正常使用1.在https

勤奋的懒猫·2024-02-05 17:18

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络

河篱·2024-02-05 10:18

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