MNIST机器学习入门第21页

TensorFlow 1.x 深度学习秘籍：11~14

——《原则》，生活原则2.3.c十一、生成模型和CapsNet在本章中，我们将介绍一些用于以下方面的方法：学习使用简单GAN伪造MNIST图像学习使用DCG

布客飞龙·2023-04-19 13:12

Mnist数据集和Usps数据集

1.最近做实验，用到迁移的数据，无奈数据量太少，于是使用公共数据集Mnist和Usps数据集进行对比实验。

l8947943·2023-04-19 07:31

迁移学习常用数据集

目录Office-31PACSOffice-Caltech10MNIST+USPS迁移学习常用数据集Office-31Office-31Dataset即OfficeDataset是视觉迁移学习中的主流基准数据集

Top Secret·2023-04-19 07:59

TensorFlow详解3举个cnn卷积栗子

一、实现简单的cnn卷积神经网络实现简单的cnn卷积神经网络（用到的是MNIST手写数字的数据库yann.lecun.com/exdb/mnist）用到激活函数：二、步骤输入端是28281这样的一张图片

淅淅同学·2023-04-19 06:33

Jupyter中分号用法

image-classification-dataset.ipynb中绘制分类图片的行结束后有分号show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels

sanitizer·2023-04-19 04:13

用重合图片去计算网络的峰值分类准确率

训练集用mnist的0，1，2，3的前10张图片，做3个二分类网络(0，1)---4*30*2---(1,0)(0,1)(0，2)---4*30*2---(1,0)(0,1)(0，3)---4*30*2

黑榆·2023-04-19 01:31

Fashion MNIST数据集简介

本人在编写tensorflow的期中测试之中，了解到FashionMNIST数据集，在此做以简介，以供大家参考前言关于环境这里不再赘述：详细可以查看本人之前的博客：安装tensorflow开发环境了解Fashion-MNIST

YoLo-8·2023-04-18 20:02

TensorFlow2.0分类的正确用法

Author:ShiyipaisizuoCODETensorFlow-MNIST这是TensorFlowv2.0的MNIST数据集的分类，其中不仅包括公共MNIST数据集，还KMNIST(日语数据集)，

Lornatang·2023-04-18 19:04

机器学习入门（二）--CASIA-HWDB（tensorflow）微调efficientNetB0实现手写字体的识别

对数据集做一个resize后会导致某些图片失真，可以采用不失真的resize方法，能提高准确率。1.准备数据集CASIA-HWDB2.x（offline）数据集下载地址：http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Download.html将官网下载的HWDB数据进行解压，文件夹名称作为label。代码如下：注意分开test和trainimport

亚伯拉罕·黄肯·2023-04-18 18:04

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战项目链接合集（必看）项目专栏合集https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc

汀、人工智能·2023-04-18 15:42

书评：使用Scikit-Learn和TensorFlow进行动手机器学习

机器学习入门Udacity，Cou

cuml0912·2023-04-18 07:41

李沐-斯坦福《实用机器学习》-第一章

MNIST:手写数字数据集http://

Charliefive·2023-04-18 02:51

机器学习入门实例-加州房价预测-3（选择与训练模型+调参）

选择与训练模型使用线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorlin_reg=LinearRegression()lin_reg.fit(housing_prepared,housing_labels)housing_predictions=lin_reg.

陆沙·2023-04-18 02:16

机器学习入门实例-加州房价预测-4（继续调参+评估）

RandomizedSearch如果需要尝试、调整的超参数只有有限几个，比如之前的例子，那只用gridsearch就够了；但如果超参数的搜索空间非常大，应该用RandomizedSearchCV。它有两个优点：支持更大的参数范围它可以更快找到最优的超参数组合。因为不是遍历所有组合，而是在指定的参数范围内随机采样，然后评估性能。可以根据现有资源情况给参数的上下限，因此更灵活。缺点是可能错过最优，只得

陆沙·2023-04-18 02:15

tensorflow08——Sequential模型处理mnist数据集

MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集来由美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)）发起整理，一共统计了来自250

Fortunate.F·2023-04-18 02:47

PyTorch中的神经网络 Mnist 分类任务

目录一、Mnist分类任务简介二、Mnist数据集的读取三、Mnist分类任务实现四、使用TensorDataset和DataLoader简化本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https:

·2023-04-18 01:26

机器学习入门实践--线性模型-多分类问题(python)

本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(OnevsOne)和OvR(OnevsRest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大的分类情

永远鲜红の幼月·2023-04-17 23:11

Redis常用命令

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Redis

西城十七妹·2023-04-17 16:04

报错处理：RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should...

RuntimeError:Inputtypetorch.FloatTensorandweighttype-torch.cuda.FloatTensorshould...1.错误名称2.错误原因3.修复方法4.mnist

cnjs1994·2023-04-17 12:08

基于pytorch训练的VGG16神经网络模型完成手写数字的分割与识别

如原图所示，我们手写的数字是黑色的，我们需要将黑色变成白色，再把每个数字分割裁剪成如mnist数据集一般（28*28），才能传入到神经网络中去进行字符识别。具体请

方水云·2023-04-17 01:26

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）

全部源码请点赞关注收藏后评论区留言即可~~~下面使用torchvision.datasets.MNIST构建手写数字数据集。

showswoller·2023-04-16 20:51

记录踩过的坑-sklearn

目录安装使用逻辑回归报错：STOP:TOTALNO.ofITERATIONSREACHEDLIMIT.内置的MNIST数据集sklearn中的svmsklearn中的svm训练太慢安装pipinstallscikit-learn

天边一坨浮云·2023-04-16 12:09

真的不能再详细了，2W字保姆级带你一步步用Pytorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

目录一、引言（环境）二、正文1.代码基本情况介绍2.MNIST数据集介绍3.代码输出结果介绍数据集取样：训练信息输出：前三次训练成果以及预测：八次训练的结果：4.代码拆解讲解基本的参数设定MNIST数据集下载

LotusCL·2023-04-16 10:14

Windows 10 上使用 CMake GUI 编译 Krita 源代码并使用 MinGW 64 作为构建工具

krita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

妙为·2023-04-15 21:03

深度学习_Learning Rate Scheduling

如果学习率仍然很大，我们可能会简单地在最小值附近反弹，从而无法达到最优我们可以通过学习率时间表（LearningRateScheduling）有效地管理准确性一、基于FashionMNIST任务的学习率时间表实践准备构建简单网络

Scc_hy·2023-04-15 20:26

特斯拉AI总监的MNIST训练之旅

1.引言今天我们来重点介绍一下特斯拉AI总监的一篇博客《DeepNeuralNets:33yearsagoand33yearsfromnow》，这篇文章深入浅出地介绍了DNN最近三十年来的发展和趋势。恩，闲话少说，我们直接开始吧！2.实验内容AndrejKarpathy主要复现了深度学习开山之作LeNet，该模型主要用于手写字符识别。他尝试利用这33年来人类一些新的改进的trick，来提升模型的效

赵卓不凡·2023-04-15 19:57

PyTorch实战1：实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据⭐torchvision.datasets.MNIST

王者与CV·2023-04-15 15:46

CNN——inception在MNIST数据集中的使用实战

代码参考：但是这篇代码是运行在本地的，我自己搞了一下colab的代码刘二CNN高级篇1模型架构内部的inception的结构如下：我自己的代码链接：CNNhandnumber（第二种残差网络的就不写了，大同小异，就是改class地方具体见链接）

皮匠大大·2023-04-15 14:45

autoencoder

print_function,absolute_importimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

醉乡梦浮生·2023-04-15 12:07

pth模型文件转为onnx格式

ONNX系列文章提示：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

武魂殿001·2023-04-15 10:36

【EE架构】

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

gg思无邪·2023-04-15 10:33

paddle实现手写数字识别终章

要点：资源配置训练调试恢复训练模型部署参考文档：paddle官方文档一资源配置1概述从前几节的训练看，无论是房价预测任务还是MNIST手写字数字识别任务，训练好一个模型不会超过10分钟，主要原因是我们所使用的神经网络比较简单

处女座_三月·2023-04-15 05:24

机器学习入门实例-加州房价预测-1（数据准备与可视化）

问题描述数据来源：CaliforniaHousingPricesdatasetfromtheStatLibrepository，1990年加州的统计数据。要求：预测任意一个街区的房价中位数缩小问题：superwisedmultipleregressiong(用到人口、收入等特征)univariateregression（只预测一个数据）plainbatchlearning（数据量不大+不咋变动）准

陆沙·2023-04-14 22:46

机器学习入门实例-加州房价预测-2（数据整理）

陆沙·2023-04-14 22:46

机器学习入门（五）：集成学习Bagging，Boosting，RandomForest和GridSearchCV参数调优

0）集成学习集成学习（ensemblemethods）的目的是结合不同的分类器，生成一个meta-classifier,从而使其拥有比单个classifier有更好的泛化能力(Thegoalbehindensemblemethodstocombinedifferentclassifiersintoameta-classifierthathasabettergeneralizationperform

FrenchOldDriver·2023-04-14 11:06

统计学/机器学习入门（三）: 朴素贝叶斯Naïve Bayes及其决策边界，交叉验证

一）理论基础不做过多介绍，NB（NaïveBayes)可用来分类，直接上公式：P(H|E)=P(E|H)*P(H)/P(E)二）举例说明a)文本数据:直接来个例子比较直观,现在有这样一堆数据:我们将通过过去的天气数据来判断今天是否适合出去玩耍,然后今天的天气是这样:这就是个很简单的01问题，play到底可不可以呢，于是我们就需要计算P(yes|E)和P(no|E)的概率，进行比较即可完成分类：由于

FrenchOldDriver·2023-04-14 11:05

如何快速使用Python神经网络识别手写字符？

【嵌牛鼻子】mnist数据集python神经网络【嵌牛提问】如何引用mnist数据集？使用什么样的神经网络可以识别率更高？【嵌牛正文】转载自：http

13d813107eae·2023-04-14 10:41

【神经网络】tensorflow实验5--数字图像基础

2.实验内容①使用Pillow库对图像进行图像色彩模式转换、颜色通道的分离与合并、转化为数组、缩放、旋转、镜像和裁剪等操作；②将图像转化为多维数组；③下载MNIST数据集，访问并以图片形式显示数据集中的样本

芋泥*·2023-04-14 09:19

卷积神经网络3完全解析

#coding:utf-8importtimeimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmnist_lenet5

db13cf62b4e3·2023-04-14 04:03

绘制MNIST二维特征分布

打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新1.为何绘制出的特征分布只在第一象限图1在看centerloss论文的时候，自己随便构建了一个网络绘制softmax二维特征，但是绘制出的特征分布一直如上图所示

弓長知行·2023-04-14 01:02

如何用GAN训练自己的数据生成新的图片

目录一、读取数据问题二、维度不匹配问题总结出于工作需要，学习了GAN，原理这块就不多讲了，主要讲怎么训练自己的数据生成新的图片，因为博客上大多是生成MNIST数据集,生成自己的图片时，有些小坑。

·2023-04-14 01:09

找tensorflow文件位置

importmoduleprint(module.file)所以这里就是importtensorflowprint(tensorflow.file)fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

zootopia20169172·2023-04-13 19:29

深刻理解MTCNN原理, 超级详细，从零开始做人脸检测。Tensorflow2实现

从mnist数据集开始大多数朋友上有的第一个数据集，有着深度学习的helloworld之称！我们先看看数据集的

达闻西_·2023-04-13 19:14

PHP有哪些杀手级超厉害框架或库或应用？

官方还提供了众多的案例，比如：检测语言分类MNIST识别手写字体（标准的人工智能入门项目）垃圾邮件过滤文章分类预测葡萄酒

PHP武器库·2023-04-13 18:41

【优化算法】使用遗传算法优化MLP神经网络参数（TensorFlow2）

待优化的模型：基于TensorFlow2实现的Mnist手写数字识别多层感知机MLP#MLP手写数字识别模型，待优化的参数为layer1、layer2model=tf.keras.Sequential(

宛如近在咫尺·2023-04-13 18:18

Pytorch：VGG16训练CIFAR10数据集出现bug之总结

@Pytorch：VGG16训练CIFAR10数据集出现bug之总结从github上下载的源码是LeNet训练Mnist数据集,我寻思着我用vgg16网络训练一下cifar10数据集试试呗。

柠檬树下你和我₰·2023-04-13 13:09

【将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类并得到聚类评价（精度、NMI）】

为了在给定的数据集上使用这些算法并评估聚类效果，我们需要进行以下步骤：1.加载数据集我们首先需要加载三个数据集：fisheriris、COIL20和MNIST。

落叶霜霜·2023-04-13 00:22

将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入图正则化非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类评价（精度、NMI）

首先，需要对三个数据集进行预处理，即将它们转换成图像矩阵的形式，并将它们进行归一化处理，使得每个像素值在[0,1]之间。然后，可以使用图正则化非负矩阵分解算法（Graph-RegularizedNon-negativeMatrixFactorization,GR-NMF）对这些数据集进行分解，得到每个数据点的低维表示。GR-NMF是一种常用的矩阵分解算法，它能够自动提取数据中的潜在特征，并生成一组