MNIST机器学习入门第7页

【原创】理解ChatGPT之注意力机制和Transformer入门

作者：黑夜路人时间：2023年4月27日想要连贯学习本内容请阅读之前文章：【原创】理解ChatGPT之GPT工作原理【原创】理解ChatGPT之机器学习入门【原创】AIGC之ChatGPT高级使用技巧GPT

黑夜路人·2023-11-26 09:14

【数据集】全网最全的常见已公开医学影像数据集

目录一，极市医学数据集汇总1.CT医学图像编辑2.恶性与良性皮肤癌3.白内障数据集4.胸部X光图像（肺炎）5.用于图像增强的内窥镜真实合成曝光过度和曝光不足帧6.医学家7.乳房组织病理学图像8.皮肤癌MNIST

TUSTer_·2023-11-26 05:46

【机器学习】带你轻松理解什么是强化学习中的贝尔曼方程

系列文章目录第十八章Python机器学习入门之强化学习目录系列文章目录前言一、什么是贝尔曼方程二、贝尔曼方程为什么有用三、贝尔曼方程是怎么来的总结前言贝尔曼方程是强化学习中最重要的一个方程式。

晓亮.·2023-11-26 03:12

使用MATLAB搭建深度神经网络（DNN）

在这个例子中，我们将使用经典的手写数字识别数据集MNIST。该数据集包含了大量的手写数字图像，每个图像都有对应的标签，表示图

代码探险狂人·2023-11-26 01:48

深度学习——前馈神经网络（未开始）

机器学习入门，终于看完辣买了二手的深度学习和神经网络，前边基础认知看的是津津有味但按照GPT的学习指引，真正要学习模型或是相关干货，还是要从前馈神经网络先开坑~后期埋~

# JFZero·2023-11-25 14:01

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

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

【机器学习】决策树——CART分类回归树（理论+图解+公式）

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战

海洋之心·2023-11-24 00:37

【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

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

es的优势

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

破局缘·2023-11-20 07:38

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

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

【机器学习基础】对数几率回归（logistic回归）

为梦而生~·2023-11-18 18:02

【机器学习Python实战】线性回归

后面的内容会越来越有意思~⭐内容说明：本专栏主要针对机器学习专栏的基础内容进行python的实现，部分基础知识不再讲解，有需要的可以点击专栏自取~往期推荐（机器学习基础专栏）：【机器学习基础】机器学习入门

为梦而生~·2023-11-18 17:08

《机器学习入门与实战：从理论到应用的全面指南》

简介机器学习是人工智能领域的一个重要分支，是许多人工智能应用的基础。本文将从理论到实践，从入门到实战，为机器学习小白提供一份全面指南，帮助他们掌握机器学习的基础概念和常用算法，并学会如何应用机器学习技术解决实际问题。一、什么是机器学习？机器学习是一种人工智能技术，通过让计算机从数据中学习，从而使计算机可以自动化地改善自己的性能。机器学习可以应用于各种领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器

colorful_stars·2023-11-17 06:22

【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

为梦而生~·2023-11-17 03:45

【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

为梦而生~·2023-11-17 03:44

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

机器学习入门案例（3）之使用决策树预测是否适合打网球

大家好，我是邵奈一，一个不务正业的程序猿、正儿八经的斜杠青年。1、世人称我为：被代码耽误的诗人、没天赋的书法家、五音不全的歌手、专业跑龙套演员、不合格的运动员…2、这几年，我整理了很多IT技术相关的教程给大家，爱生活、爱分享。3、如果您觉得文章有用，请收藏，转发，评论，并关注我，谢谢！博客导航跳转（请收藏）：邵奈一的技术博客导航|公众号|微信|CSDN|掘金|51CTO|简书|微博|教程目录0x0

邵奈一·2023-11-15 23:30

程序员的机器学习入门笔记（九）：人脸检测之Haar分类器方法：Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。Ø基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。Ø基于

铁猴·2023-11-15 13:33

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

【机器学习基础】机器学习的基本术语

为梦而生~·2023-11-14 13:33

【机器学习基础】机器学习入门（1）

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~专栏介绍：本专栏的第一篇文章，当然要介绍一下了~来说一下这个专栏的开设动机和主要内容⭐️作为人工智能专业的学生，我老早之前就想要记录一下人工智能的学习，但是由于太忙一直没时间（现在也很忙），现在正好各种课要结课并且有各种课程设计，借着这次机会开一个专栏，后面可能也没时间了。⭐️内容安排：这个专栏主要讲解机器学习

为梦而生~·2023-11-14 13:02

【机器学习基础】机器学习入门（2）

为梦而生~·2023-11-14 13:49

lenet5手写数字识别

LeNet-5主要用于手写数字的识别，通常用于MNIST数据集，这是一个包含大量手写数字图像的数据集。以下是LeNet-5的主要结构：卷积层：LeNet-5包括两个卷积层，每个卷积层都有一些卷积

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

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