MNIST机器学习入门

Pytorch-MLP-Mnist

文章目录model.pymain.py参数设置注意事项初始化权重如果发现loss和acc不变关于数据下载关于输出格式运行图model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitclassMLP_cls(nn.Module):def__init__(self,in_dim=28*28):super
yscript·2023-09-17 21:36

【Linux入门指北】ansible 自动化运维实战

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
guan12319·2023-09-17 15:02

tensorflow实现MNIST手写数字识别演示

一、加载数据importtensorflowastf#导入tensorflow库mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test
dusin·2023-09-17 09:51

keras study day2

是指级联应用到目录里的所有子目录和文件777是所有用户都拥有最高权限Keras总体教程https://blog.csdn.net/c602273091/article/details/78917069解决example案例中MNIST
cherylove·2023-09-16 22:42

mlr3实战 | 基于临床参数的肝病患者分类(7种常用的机器学习方法)

实战|基于临床参数的肝病患者分类(7种常用的机器学习方法)图又挂了，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bbzCEV7vSubxTIxBOhSrTw序言下面的例子是慕尼黑大学机器学习入门讲座的一部分内容
木舟笔记·2023-09-16 21:07

Microsoft NNI入门

本文主要讲NNI基础的概念以及一个训练MNIST的入门教程。本文首发于GiantPandaCV，未经允许，不得转载。1.概述NNI有以下几个特性：易于使用：可以通过pip进行安装，通过命令行工具查看
*pprp*·2023-09-16 13:51

MNIST 示例程序代码

根据MNIST初学者指导手册https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners，把代码拼接完成，如下：Python2.7.10(default,
无米的快乐生活·2023-09-16 03:27

在TensorFlow中使用GAN生成图像

一、说明本文详细论述，如何在tensorflow下，在mnist数据集合上进行GAN实现。包括：框架建立、数据集读出、生成器、鉴别器、代价函数、优化等具体步骤的代码实现。
无水先生·2023-09-15 10:05

项目实战— pytorch搭建CNN处理MNIST数据集

项目文件夹介绍项目文件夹CNN_MNIST_practice文件夹是整个项目的文件夹，里面存放了六个子文件夹以及四个.py程序，接下来我们分别来介绍这些文件的内容。
做程序员的第一天·2023-09-15 06:08

关于时空数据的培训 GAN：实用指南（第 01/3 部分）

如果你尝试过用MNIST以外的任何东西训练GAN，你很快就会意识到，所有关于训练他们的痛苦（以及试图解决这个问题的相关研究领域）的说法并没有把问题放大。二、GAN的不稳定性我
无水先生·2023-09-15 05:48

基于卷积神经网络的手写字体识别（详细笔记）

主要参考博客：1、基于卷积神经网络的手写数字识别（附数据集+完整代码+操作说明）2、用PyTorch实现MNIST手写数字识别（最新，非常详细）基于卷积神经网络的手写字体识别——目录1前言1.1实现效果
素履求知·2023-09-15 00:07

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的
Photosource·2023-09-14 22:13

导入mnist数据集

下载一个代码后，发现需要导入mnist数据集，首先新建一个py的文件，把代码复制过来，然后记得一定要改成这样的格式：fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist
zqx951102·2023-09-14 16:19

Tensorflow卷积神经网络（CNN）手写数字识别示例学习

一、问题描述二、数据描述三、网络结构1.输入层2.卷积层3.池化层4.全连接层5.输出层四、示例网络结构五、程序解读1.加载MNIST数据集2.创建Session和占位符3.定义卷积层1的权重和偏置量4
zqx951102·2023-09-14 16:48

TypeScript

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前言一
qq_54010685·2023-09-14 00:31

【Python入门系列】第十一篇：Python机器学习入门

文章目录前言一、环境搭建二、常用的Python机器学习库1.scikit-learn（sklearn）2.TensorFlow3.Keras4.PyTorch5.NumPy6.Pandas三、Python机器学习整个过程的实现1.数据准备2.特征工程3.模型选择与训练4.模型评估与优化应用举例简单Scikit-learn库进行分类任务的机器学习过程使用Scikit-learn库进行鸢尾花数据集分类
JosieBook·2023-09-13 13:48

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.2 多层感知机的从零开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#经典数据集与batchsizebatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist
AncilunKiang·2023-09-13 07:55

介绍保存与读取Keras模型的方法，并对MNIST数据集的训练模型尝试进行手写识别

第一部分：介绍保存与读取Keras模型的方法根据参考资料1，keras模型可保存为两种文件：JSON格式或者YAML格式用户不必太关心两种格式的数据保存方式（至少我这样刚入门的暂时没必要这么深入）。记得摄像头的标定数据也是YAML格式，也有专门的API函数保存和读取数据的。Deep.Learning.for.Computer.Vision.with.Python.Starter.Bundle提供了
qq_27158179·2023-09-13 07:50

Pytorch使用nn实现softmax回归

思路使用Fashion-MNIST数据集.在定义模型的时候要注意数据的格式.对于softmax,可以在损失函数的时候一起去搞,网络中依然只需要线性就好了.下面两种写法的另一个文件为:d2lzh_pytorch.pyimportrandomfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvisioni
phac123·2023-09-12 10:33

AI入门指南：探索人工智能的基础原理和实际应用

机器学习入门：简要介绍机器学习的基本原理。解释监督学习、无监督学习和强化学习的区别。深度学习的核心概念：解释神经网络的基本结构。介绍神经元、层和权重的概念。提及反向传播算法的重要性。
执笔人·2023-09-12 04:12

机器学习入门笔记之回归（一）

机器学习的定义机器学习被下过两个定义：1、使计算机能够在不被明确编程的情况下学习的研究领域2、如果一个计算机程序从经验E（Experience）中学习关于任务T（Tasks）的某些类别和性能度量P（Performance），让其在任务T中的性能（由P测量的）随着经验E而改善，那么这就是机器学习目前机器学习的主流分为监督学习、无监督学习、强化学习三类。监督学习在监督学习中，我们给定了数据集并且已经知
BubbleL·2023-09-12 01:56

AI入门指南：探索人工智能的基础原理和实际应用

机器学习入门：简要介绍机器学习的基本原理。解释监督学习、无监督学习和强化学习的区别。深度学习的核心概念：解释神经网络的基本结构。介绍神经元、层和权重的概念。提及反向传播算法的重要性。
·2023-09-11 15:34

机器学习入门教学——梯度下降、梯度上升

1、简介梯度表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（梯度的方向）变化最快，变化率（梯度的模）最大，可理解为导数。梯度上升和梯度下降是优化算法中常用的两种方法，主要目的是通过迭代找到目标函数的最大值和最小值。例如：想象我们在一座很高的山上，怎么才能以最快的速度下山？我们可以先选择坡度最倾斜的方向走一段距离，然后再重新选择坡度最倾斜的方向，再走一段距离。以此类推，
恣睢s·2023-09-11 13:54

机器学习入门教学——交叉验证

1、简介交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择。【注】在训练模型时，为了提高模型的质量，我们会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。其中测试集是完全不参与训练的，仅仅用来测试模型的效果。而交叉验证发生在建立模型和验证模型中，所以交叉验证仅与训练集和验证集有关。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，
恣睢s·2023-09-11 13:48

神经网络与深度学习（六）卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.3模型训练5.3.4模型评价5.3.5模型预测使用前馈神经网络实现MNIST识别，与LeNet
Jacobson Cui·2023-09-11 11:03

keras实现经典LeNet-5网络识别手写数字集MNIST

LeNet-5是一个很古老也很经典的CNN网络了，结构比较简单，是针对单通道图像构建的模型，当时提出的作者没有详细考虑到用于3通道图像（RGB彩色图像）的识别运用。完整工程代码点击这里，如果你觉得对你的学习有所帮助的话也欢迎给个star，谢谢~一、LeNet网络结构第一层为6个5X5卷积核，步长为1*1，不扩展边界，并输入单通道的灰度图像，输入图像尺寸为32x32；第二层为2X2的最大值池化层，步
Guapifang·2023-09-11 11:33

keras CNN lenet-5和LSTM实现MNIST手写数字识别（代码注释详解）

MNIST手写数字识别数据集（图像识别）数据集包含10个数字的60,000个28x28灰度图像，以及10,000个图像的测试集。
摸金青年v·2023-09-11 11:02

基于LeNet-5的MNIST手写数字识别

基于LeNet-5的MNIST手写数字识别项目实验环境系统显卡处理器Cuda版本Tensorflow版本Windows10ProNvidiaRTX2070SuperIntelcorei59600KF10.1Tensorflow-GPU2.31990
RoWe98·2023-09-11 11:02

Keras搭建经典CNN LeNet5网络进行手写体识别

在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到大约**99.2%**的正确率。LeNet-5的网络结构如下：在minst手写体数据集基础上构建LeNet-5网络，其结构如下：
技术人Howzit·2023-09-11 11:29

基于keras中Lenet对于mnist的处理

文章目录MNIST导入必要的包加载数据可视化数据集查看数据集的分布开始训练画出loss图画出accuracy图使用数据外的图来测试图片可视化转化灰度图的可视化可视化卷积层的特征图第一层卷积conv1和pool1
骆驼穿针眼·2023-09-11 11:59

(1) Mnist数据集: 简介与读取

MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取,是YannLecun大佬整理的手写数字数据集，分为以下四个部分：datasetnamedetailsTrainingsetimagestrain-images-idx3
是风车大渣渣啊·2023-09-10 15:20

机器学习入门教学——过拟合、欠拟合、模型验证、样本拆分

1、过拟合定义过拟合指的是模型对训练数据拟合的太好，以至于无法很好地泛化到新数据。原因训练数据不足模型太复杂（如深层神经网络）训练时间太长后果模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。解决方法增加训练数据使用正则化，如L1、L2正则EarlyStopping（提前终止训练）降低模型复杂度（如减少网络层数）Dropout技术2、欠拟合定义欠拟合指的是模型不能在训练集上获得足够多的特征，即模型
恣睢s·2023-09-10 00:26

机器学习入门教学——决策树

1、简介决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新数据进行预测。决策树算法属于监督学习方法。决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下来构建决策树。贪心算法：在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择。简单来说，决策树就是做决策的树，类似于流程图的结构，其中每个内部节点代表一个属性上的“判断”，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个测试结果，从根到叶的路径
恣睢s·2023-09-10 00:54

机器学习入门教学——独热编码One-hot

1、前言在机器学习过程中，我们经常需要对特征进行分类，例如：性别有男、女，国籍有中国、英国、美国等，种族有黄、白、黑。但是分类器并不能直接对数据进行分类，所以我们需要先对数据进行处理。如果要作为机器学习算法的输入，通常我们需要对特征进行数字化处理，例如：性别：["男","女"]=>0,1国籍：["中国","英国","美国"]=>0,1,2种族：["黄","白","黑"]=>0,1,2此时，某个样本
恣睢s·2023-09-09 05:36

机器学习入门教学——可解释性

1、前言近年来，机器学习模型被广泛地应用到现实生活中的一些重要领域，如面部识别、自动驾驶、语言处理和智慧医疗等。然而，机器学习模型就像一个黑盒子，给予一个输入，就能得到一个决策结果，但是我们并不知道模型是如何做决策的。因此，可解释性旨在帮助人们理解机器学习模型是如何学习的，它从数据中学到了什么，针对每一个输入它为什么会做出如此决策以及它所做的决策是否可靠。2、分类事前可解释性指在模型训练之前，通过
恣睢s·2023-09-09 05:36

MNIST手写数字辨识-cnn网路 (机器学习中的hello world，加油)

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)-知乎(zhihu.com)参考来源（这篇文章非常适合入门来看，每个细节都讲解得很到位）一、模块函数用法-查漏补缺：1.关于torch.nn.functional.max_pool2d
诚威_lol_中大努力中·2023-09-09 05:00

机器学习入门教学——人工智能、机器学习、深度学习

1、人工智能人工智能相当于人类的代理人，我们现在所接触到的人工智能基本上都是弱AI，主要作用是正确解释从外部获得的数据，并对这些数据加以学习和利用，以便灵活的实现特定目标和任务。例如：阿尔法狗、智能汽车简单来说：人工智能使机器像人类一样进行感知，认识，决策和执行任务。2、机器学习机器学习是人工智能的一个分支，它描述了计算机如何通过总结之前的经验来进行学习和执行预测任务。例如：垃圾邮件检测：根据邮箱
恣睢s·2023-09-09 05:30

tensorflow Mnist入门

tensorflow中mnist在：D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials\mnistcmd在此目录下运行:pythonmnist_with_summaries.py
菜囧爱学习·2023-09-09 05:40

Spatial Transformer Networks-空间注意力机制

spatialtransformerLocalisationNetworkParameterisedSamplingGridDifferentiableImageSamplingSpatialTransformerNetworks对比实验MNIST
新兴AI民工·2023-09-08 03:05

一个简单的pytorch神经网络训练手写数字识别数据集

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorfro
gy-7·2023-09-08 01:31

keras实现多gpu训练，单gpu保存模型，单gpu预测

问题：我在训练模型的时候用的是4个gpu，我需要将训练好的模型加载到树莓派中，但是树莓派只有一个cpuorgpu解决方法：多gpu进行训练，单gpu保存训练的模型，用单gpu进行预测代码呈现，以mnist
jin__9981·2023-09-08 01:56

使用Kubeflow构建机器学习流水线

我将使用FashionMNIST作为例子，因为在本次练习中模型的复杂性并不是我们需
RancherLabs·2023-09-07 23:05

Tensorflow实现两个隐藏层全连接网络（改进版）

mnist.py文件#coding=utf-8'''CreatedonFeb11,2019@author:zhongzhu'''#Copyright2015TheTensorFlowAuthors.AllRightsReserved
FredricZhu·2023-09-07 15:24

04 卷积神经网络搭建

一、数据集MNIST数据集是从NIST的两个手写数字数据集：SpecialDatabase3和SpecialDatabase1中分别取出部分图像，并经过一些图像处理后得到的[参考]。
Darren_pty·2023-09-07 13:43

H2O操作记录 mnist深度学习

今天详细研究一下h2oflow的操作流程，分析其中的关键步骤及界面要素，为后续改造做准备。首先h2oflow有点类似于jupyter，是一个文本和代码混合的编辑器，这个思想目前在我们系统中应该不会去考虑！2018-05-07-15-29-30.jpg导入文件(ImportFiles)h2o貌似支持导入多种文件格式，比如.gz、.zip、.csv、.txt等等，也可以直接导入一个文件目录。我测试的时
yaoleiroyal·2023-09-07 12:38

pytorch-神经网络-手写数字分类任务

Mnist分类任务：网络基本构建与训练方法，常用函数解析torch.nn.functional模块nn.Module模块读取Mnist数据集会自动进行下载%matplotlibinlinefrompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH
W_en丶·2023-09-07 04:18

Pytorch从零开始实战01

Pytorch从零开始实战——MNIST手写数字识别本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——MNIST手写数字识别环境准备数据集模型选择模型训练可视化展示环境准备本系列基于
Liquor999·2023-09-07 03:13

springboot ElasticSearch依赖怎么选

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前言一
fchen521·2023-09-06 21:47

沙特记者失踪之谜

At1.14pmonOctober2,WashingtonPostcolumnistJamalKhashoggiwalkedintotheSaudiArabianconsulateinIstanbulandoffthefaceofthisEarth.Hevanishedasifhehadneverexisted.Butthefalloutfromhisdisappearancegrowsbythe
我以为的顿悟·2023-09-06 03:31

Python小知识 - 【Python】如何使用Pytorch构建机器学习模型

这里我们使用的是MNIST数据集。MNIST数据集包含了大约70000张手写数字图片，图片大小为28*28像素，
不吃西红柿丶·2023-09-05 11:47
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