MNIST 第2页

【深度学习：t-SNE 】T 分布随机邻域嵌入

主成分分析（PCA）t-分布式随机邻域嵌入（t-SNE）在MNIST数据集上实现PCA和t-SNE结论了解t-SNE的基本原理、与PCA的区别以及如何在MNIST数据集上应用t-SNE在本文中，您将了解到

jcfszxc·2024-01-28 07:03

第2章-神经网络的数学基础——python深度学习

我们将使用MNIST数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，而且已被人们深入研究。MNIST数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美

weixin_42963026·2024-01-28 05:43

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST，也就是0到9的手写数字数据集。

cnhwl·2024-01-27 14:20

深度学习分类问题之Logistic Regression

最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。在这个问题里面：我们给出了六万多张训练集对我们的模型进行训练，然后给出一张手写数字，模型可以帮我们判断出这个手写数字是几，这叫做分类问题。

丘小羽·2024-01-27 14:48

TensorFlow2实战-系列教程2：神经网络分类任务

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、Mnist数据集下载mnist数据集：%

机器学习杨卓越·2024-01-27 11:25

tf2自定义损失函数测试

main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

tensorflow2的checkpoint恢复训练

假如我定义了一个网络进行训练：importtensorflowastfimportnumpyasnpclassMNISTLoader():def__init__(self):mnist=tf.keras.datasets.mnist

吴天德少侠·2024-01-27 08:17

TensorRT英伟达官方示例解析（一）

系列文章目录TensorRT英伟达官方示例解析（一）TensorRT英伟达官方示例解析（二）TensorRT英伟达官方示例解析（三）文章目录系列文章目录前言一、参考资料二、配置系统环境三、00-MNISTData

小豆包的小朋友0217·2024-01-27 00:25

深入浅出 diffusion(4)：pytorch 实现简单 diffusion

importtorch,time,osimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromto

木水_·2024-01-26 21:00

2024-人工智能-mnist.load_data直接这么写报错的问题

2024-人工智能-mnist.load_data直接这么写报错的问题1.先看看我的代码如何报错的：fromkeras.datasetsimportmnist(X_train,y_train),(X_test

itwangyang520·2024-01-26 15:44

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比（即激活函数的梯度越大，w和b的大小调整的越快，训练速度也越快）3.激活函数是sigmoid函数时，二次代价函数调整参数过程分析理想调整参数状态：距离目标点远时，梯度大，参数调整较快；距离目

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成

Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

如何判断样本标注的靠谱程度？置信度学习（CL）简述

一只小狐狸带你解锁NLP/DL/ML秘籍来源：AI科技评论前言使用ImageNet、CIFAR、MNIST或IMDB这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？

夕小瑶·2024-01-23 07:32

神经网络（一）

神经网络1.神经网络基础2.浅层神经网络分析3.卷积神经网络4.卷积神经网络MNIST数字图片识别1.神经网络基础神经网络：想让计算机模拟大脑处理信息的过程。

Daily_Note·2024-01-22 15:42

多层感知机实战

多层感知机的从零开始实现我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=

良子c·2024-01-21 22:20

AI手写数字识别（二）

应用的主体逻辑都在MNIST.App项目的文件中，该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。剩下的都是自动生成的代码。界面联动是为了实现手写输入时的

人工智能MOS·2024-01-21 16:01

softmax回实战

1.数据集MNIST数据集(LeCunetal.,1998)是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。

良子c·2024-01-21 08:40

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

1.准备数据集我们将使用MNIST数据集，这是一个常用的手写数字数据集。Keras

AI小白龙*·2024-01-21 07:48

MNIST手写数字识别代码详细备注版【零基础入门使用】

详细讲解视频可看B站up：唐国梁Tommy的视频轻松学PyTorch手写字体识别MNIST这是我目前为止看到的讲解最详细的视频，解答了我很疑惑。

华墨1024·2024-01-21 05:43

zabbix监控阿尔法特（OmniStack LS 6248）交换机

一、OmniStackLS6248交换机配置Usb—db9母线和网线连接console口断电重启----ESC----2----删除配置文件boot.cfg断电重启-----Unit------1/e1

乐于技术分享·2024-01-20 22:42

pytorch图片分类神经网络代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#%%#下载训练集train_dataset=datasets.MNIST

jiang_changsheng·2024-01-20 15:40

mysql创建函数报This function has none of DETERMINISTIC

mysql创建函数时报错：ThisfunctionhasnoneofDETERMNISTIC,NOSOL,orREADSSOLDATAinitsdeclarationandbinaryloggingisenabled

朝阳眯眼·2024-01-20 09:08

Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练

亦枫Leonlew·2024-01-20 03:20

《如何制作类mnist的金融数据集》（完结篇）——4、如何使用生成的ubyte文件？

拿mnist数据集为例，通常来讲想使用mnist数据集时，会直接通过代码线上下载，然后使用dataloader去加载mnist数据集。

wo~he!·2024-01-19 16:21

《如何制作类mnist的金融数据集》——3．生成index.ubyte文件

3．生成index.ubyte文件这里我主要参考了这篇博客，他们把这块的知识解释得很到位了，我这里也没什么补充的。主要是拿到训练集图片与标签的index_ubyte文件和测试集的图片与标签的index_ubyte文件。共四个文件。非常感谢我的参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44042678/article/details/131631917?spm=1001.2014.

wo~he!·2024-01-19 16:21

《如何制作类mnist的金融数据集》——2．生成28*28灰度图

2．生成28*28灰度图有了9类共54000张黑白图后，需要对它进行进一步的处理，那就是把它弄成28*28的黑像素图像。主要思路就是对每类图像的文件夹进行遍历，然后resize直接上代码：importtorchvision.transformsastransformsfromPILimportImagenum=6000foriinrange(num):#读取原始图像#original_image=

wo~he!·2024-01-19 16:15

idx-ubyte文件解析

2017-11-1902:19Mnist手写数字数据库是著名的神经网络入门级训练集，它图像文件的后缀名一般为idx3-ubyte,图像标签文件后缀名为idx1-ubyte。

lindorx·2024-01-19 12:12

生成对抗网络GAN（MNIST实现、时间序列实现）

生成对抗网络生成对抗网络介绍MNIST—GANConditionalGAN(CGAN)—时间序列预测生成对抗网络介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:10

【Eclipse】添加资源文件至已有项目中

目录0.背景1.环境2.具体操作细节0.背景用eclipse新建项目后，代码中会用到一个资源文件【mnist_data.mat】，如果没添加至项目目录会报错“FileNotFoundError:[Errno2

Wyn_·2024-01-17 18:48

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录回顾LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression

chairon·2024-01-17 14:24

pytorch 定义torch类型数据_[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型(不必每次都跑mnist

焦糖不苦·2024-01-17 14:01

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。

木头里有虫911·2024-01-17 01:19

AI扩展手写数字识别应用（二）

在上个案例中，我们只需要简单地将正方形区域中的图像格式调整一下，即可用作MNIST模型的输入。而在本文的案例中，我们必须先对笔画进行分割处理。

人工智能MOS·2024-01-16 19:03

（自我剖析一下我博客“问答”中的第三个问题）准确率一直居低不上是什么原因引起的？

后来我在问答区中博主“皮皮宽”的回答中受到了一些启发，大佬说“MNIST数据集是个10分类的问题，完全随机判断也有10%的概率蒙对。。说明这个模型完全没起到作用”。因此我怀疑是模

wo~he!·2024-01-16 10:58

《如何制作类mnist的金融数据集》——0.背景

0．背景最近在金融人工智能领域进行了研究。由于金融领域数据集的欠缺，因此需要根据其领域中的各种数据的特征进行相应数据集的制作。下图所示是一篇关于金融与预测的论文，题目为：《预测自动交易的财务信号:一个可解释的方法》。在这篇论文中我主要对其中使用的数据集比较感兴趣。在上图所示的论文中，他们对市场5-h价格进行了聚类，以根据市场的下一个5-h时间框架找到每个时间t的代表性。然后，训练一个深度网络模型来

wo~he!·2024-01-16 10:55

《如何制作类mnist的金融数据集》——1.数据集制作思路

1．数据集制作思路（生成用于拟合金融趋势图像的分段线性函数）那么如何去制作这样的一个类minist的金融趋势曲线数据集呢？还是如上图所示，为了使类别平均分布，因此可以选取三种“buy”的曲线、三种“sell”的曲线以及三种“no”的曲线来作为新数据集的基本数据类别。那么buy类别的曲线可以选取上图中的第14、12、19个图像，并将其主标签类别设为0、1、2；那么sell类别的曲线可以选取上图中的第

wo~he!·2024-01-16 10:55

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练，同时判断预测效果保存模型部署算法，使用新的数据进行预测推理使用Keras快速构

絮沫·2024-01-16 08:49

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

佩瑞·2024-01-16 02:33

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记

二、数据集本章将使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这边我是先把数据下载到本地来进行加载使用了。

Cool_Pomelo·2024-01-14 03:38

深度学习入门之2--神经网络

激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现3手写数字识别3.1mnist

梦灯·2024-01-13 13:06

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

AutoDecoder自动解码器（AD）是论文"DeepSDF:LearningContinuousSignedDistanceFunctionsforShapeRepresentation"中使用的一种方法，与传统编码-解码结构不同，AD无编码器，仅有一个解码器。解码器实现特征向量（隐向量）与图片之间的转换。在训练过程中同时优化特征向量与神经网络参数。如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经

jedi-knight·2024-01-13 03:03

Pytorch基础：数据读取与预处理——调用PyTorch官方数据集

数据读取与预处理——调用PyTorch官方数据集1.从网络端下载FashionMNIST数据集到本地2.数据集可视化1.从网络端下载FashionMNIST数据集到本地(base)PSC:\Users\

MechMaster·2024-01-12 19:42

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。

大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

使用MistNet在COCO128数据集上协作训练Yolo-v5

本案例介绍如何在MNIST手写数字分类场景中，使用名为MistNet的聚合算法训练联邦学习作业。数据分散在不同的地方（如边缘节点、摄像头等），由于数据隐私和带宽的原因，无法在服务器上聚合。

星星失眠️·2024-01-12 10:03

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下

Fjourney·2024-01-12 09:52

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

我们使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络模型，该模型可识别T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或短靴等图像。在开始构建模型之前，我们将介绍

冰雪storm·2024-01-12 06:28

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器

AutoFerry·2024-01-12 00:03

保姆级教程，基于pytorch从零实现生成扩散模型DDPM，附可运行源码](这里写自定义目录标题)

保姆级教程，基于pytorch从零实现生成扩散模型DDPM，附可运行源码本文从DDPM的原理出发，基于pytorch框架逐步实现DDPM模型并利用FashionMNIST数据进行训练得到结果。

今天对璨璨谢说我爱你了吗·2024-01-11 21:26

从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读

在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。

工业甲酰苯胺·2024-01-11 19:58

LeNet-5(fashion-mnist)

文章目录前言LeNet模型训练前言LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。该模型被提出用于识别图像中的手写数字。LeNetLeNet-5由以下两个部分组成卷积编码器（2）全连接层（3）卷积块由一个卷积层、一个sigmoid激活函数和一个平均汇聚层组成。第一个卷积层有6个输出通道，第二个卷积层有16个输出通道。采用2×2的汇聚操作，且步幅为2.3个全连接层分别有120，84，10个输出。此处对原始模

Kevin_D98·2024-01-11 08:42

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