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Linux
MNIST
生成对抗网络(GAN)生成
MNIST
数据
GAN是一种基于博弈论的生成式网络,它是2014年有IanGoodfellow提出,主要解决的是如何从训练样本中学习出新的样本。其中GAN既不依赖标签来优化,也不是根据奖惩来调整参数,它是根据生成器和判别器之间的博弈来不断优化。GAN的直观理解,可以想象一个名画伪造者想要伪造一副达芬奇的画作,开始时,伪造者的技术不精,但他将自己的一些赝品和达芬奇的作品混合在一起,请一个艺术商人对每一幅画的真实性进
Forever__ _
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2023-09-20 07:08
机器学习
python
计算机视觉
机器学习
深度学习
GAN(
MNIST
生成)
GAN(
MNIST
生成)一:GAN的简介生成式对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
shmilyam
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2023-09-20 07:08
Pytorch构建GAN 实现
MNIST
手写数字生成
#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasfuncimporttorchvisionimportmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnpbatch_size=160#将读取的图片转换为tensor并标准化transform=t
艾渃曼丶
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2023-09-20 07:07
Pytorch
深度学习
深度学习
神经网络
pytorch
基于 GAN的
MNIST
手写字体生成
(参考b站大神日月光华教程复现)原理:这里通过一个简单的手写字体生产网络了解GAN的基本原理,主要包含generator和discriminator两部分,其中generator的输入是正太分布噪声,输出是28x28的图像,discriminator的输入是28x28的图像,分别是真是图像和generator生成的图像,输出是概率值。对抗的含义体现在优化目标上,generator的目标是使输出的图
奋斗的麻雀
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2023-09-20 07:07
CNN
图像处理
python
numpy
vscode
GAN实现
MNIST
GAN是生成对抗网络,具体的原理这里就不详解了,该博文简要实现了GAN的搭建,在
MNIST
数据集上使用,亲测100%可用。
Jackybored
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2023-09-20 07:07
基于GAN实现
MNIST
图片生成-----Pytorch版
GAN生成手写数字识别生成对抗网络介绍:生成对抗网络就是两个网络进行相互对抗,相互进行的过程。GAN的主要部分为生成器Generator和判别器Discriminator。生成器:输入一个随机向量,生成一个图片。希望生成的图片越像真的越好。判别器:输出一个图片,判别图片的真伪。希望生成的图片判别为假,数据集中的图片判别为真。判别器:classDiscriminator(nn.Module):def
追梦少年ML
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2023-09-20 07:05
GAN
pytorch
深度学习
神经网络
GAN实现
MNIST
图片生成——2.tensorflow图都搞不定
文章目录实现想法修改input函数修改D的网络修改loss函数实现想法我的想法是,将G的输入增加对应数字项;在D的输出中,分为real和fake的判别输出,以及num的值输出;用对真输入的判别和估值作为D的loss;用对假输入的判别和估值作为G的loss;这些思路都与原来变化不大,改动量较少;进一步想法,用判别的loss和估值的loss分别进化网络不同层的参数,那是下一步想法。修改input函数在
子涣_new
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2023-09-20 07:35
deep
learning
tensorflow
深度学习
mnist
tfbdg
GAN实现
mnist
生成
GAN参考,他写的超好#导入包%matplotlibinlineimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimportmodelsfromtorchvisionimporttransforms#如果有gpu就用gp
为啥不能修改昵称啊
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2023-09-20 07:34
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【PyTorch攻略(2/7)】 加载数据集
PyTorch域库提供了许多示例预加载数据集,例如Fashion
MNIST
,它子类torch.utils.dat
无水先生
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2023-09-19 17:18
pytorch
人工智能
pytorch
人工智能
python
60+开源数据集资源大合集(医学图像、卫星图像、语义分割、自动驾驶、图像分类等)
1.医学图像疟疾细胞图像数据集下载链接:http://suo.nz/2VQTUt皮肤癌
MNIST
:HAM10000下载链接:http://suo.nz/33n6Xy该数据集收集了来自不同人群的皮肤镜图像
极市平台
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2023-09-18 18:39
开源数据集汇总
计算机视觉
人工智能
深度学习
数据集
机器学习
cnn识别
mnist
、Fashion-
MNIST
(pytorch)
下面的代码是cnn是被
MNIST
,如果识别Fashion-
MNIST
,可以将数据集换成Fashion-
MNIST
即可。第一个全连接的输入神经元个数如何确定,可以参考我的另一篇博客。
圣诞节不感冒
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2023-09-18 09:28
深度学习
pytorch
cnn
深度学习
pytorch-------Cnn_
mnist
pytorch1.1.0+torchvision0.3.0+cuda10.0.130+NVIDIA-SMI470.103.01importtorchfromtorchvisionimporttransforms#将图像转化为张量fromtorchvisionimportdatasets#对数据集相关处理fromtorch.utils.dataimportDataLoader#下载数据集import
Self-learnning
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2023-09-18 09:57
pytorch
cnn
深度学习
CNN---pytorch---
MNIST
---入门(简单)分类任务
分类任务
MNIST
一级目录定义模型训练网络一级目录#导包importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsdevice
biggerbugger
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2023-09-18 09:56
pytorch
CNN
深度学习
pytorch
Pytorch-CNN-
Mnist
文章目录model.pymain.py网络设置注意事项及改进运行截图model.pyimporttorch.nnasnnclassCNN_cls(nn.Module):def__init__(self,in_dim=28*28):super(CNN_cls,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,1,1)self.pool1=nn.MaxPool2d(2
yscript
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2023-09-18 09:55
Pytorch学习记录
cv
pytorch
cnn
人工智能
计算机视觉
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
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2023-09-17 21:36
Pytorch学习记录
cv
pytorch
python
深度学习
计算机视觉
分类
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
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2023-09-17 09:51
Python
tensorflow
tensorflow
深度学习
机器学习
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
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2023-09-16 22:42
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*
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2023-09-16 13:51
工具
AutoML
深度学习
深度学习
pytorch
算法
python
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
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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
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2023-09-15 10:05
GAN-强化学习
RL专栏
人工智能
tensorflow
生成对抗网络
人工智能
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
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2023-09-15 06:08
MNIST项目
pytorch
cnn
人工智能
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
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2023-09-15 05:48
GAN-强化学习
RL专栏
人工智能
生成对抗网络
人工智能
神经网络
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
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2023-09-15 00:07
笔记
人工智能
ResNet
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
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2023-09-14 22:13
linux手写数字识别
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.
mnist
importinput_data
mnist
zqx951102
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2023-09-14 16:19
Python
深度学习
考研
计算机
研究生
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
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2023-09-14 16:48
Python
深度学习
考研
计算机
研究生
《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
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2023-09-13 07:55
《动手学深度学习
Pytorch版》学习笔记
深度学习
pytorch
人工智能
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
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2023-09-13 07:50
深度学习
Python
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
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2023-09-12 10:33
Pytorch
人工智能
pytorch
回归
python
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
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2023-09-11 11:03
神经网络与深度学习
深度学习
神经网络
cnn
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
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2023-09-11 11:33
深度学习
网络
神经网络
深度学习
tensorflow
计算机视觉
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
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2023-09-11 11:02
NLP自然语言处理
MNIST
keras实现
LSTM
手写数字
lenet-5
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
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2023-09-11 11:02
Tensorflow
深度学习
神经网络
深度学习
tensorflow
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
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2023-09-11 11:29
深度学习入门
keras
网络
深度学习
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
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2023-09-11 11:59
自学pytorch
keras
人工智能
深度学习
(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
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2023-09-10 15:20
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
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2023-09-09 05:00
人工智能
cnn
人工智能
神经网络
tensorflow
Mnist
入门
tensorflow中
mnist
在:D:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials\
mnist
cmd在此目录下运行:python
mnist
_with_summaries.py
菜囧爱学习
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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
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2023-09-08 03:05
图像深度网络经典论文详解
transformer
深度学习
人工智能
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.datasetsimport
MNIST
fromtorchvision.transformsimportToTensorfro
gy-7
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2023-09-08 01:31
神经网络
pytorch
深度学习
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
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2023-09-08 01:56
DL
使用Kubeflow构建机器学习流水线
我将使用Fashion
MNIST
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
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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
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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
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2023-09-07 13:43
cnn
人工智能
神经网络
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
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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
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2023-09-07 04:18
pytorch
神经网络
分类
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
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2023-09-07 03:13
Pytorch
pytorch
人工智能
python
深度学习
沙特记者失踪之谜
At1.14pmonOctober2,WashingtonPostcolu
mnist
JamalKhashoggiwalkedintotheSaudiArabianconsulateinIstanbulandoffthefaceofthisEarth.Hevanishedasifhehadneverexisted.Butthefalloutfromhisdisappearancegrowsbythe
我以为的顿悟
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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
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2023-09-05 11:47
800个Python小知识
Python
YYDS
过拟合和欠拟合的解决办法,以及dropout和正则化的讲解,代码实现(对于
mnist
数据集)!
这里写目录标题一、过拟合、欠拟合的通俗理解二、欠拟合和过拟合的解决办法一、欠拟合二、过拟合一、在网络深度中加入dropout()层次二、正则化一、L2正则化:三、图像增强三、搭建模型的参数的选择一、首先开发一个过拟合模型二、抑制过拟合三、参数选择四、代码证明(dropout)一、过拟合、欠拟合的通俗理解一味追求提高对训练数据的预测能力,所选模型的复杂度则往往会比真模型更高。这种现象称为过拟合(ov
@尚码哥@
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2023-09-04 18:50
#
深度学习
#
Python
#
机器学习
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
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