Mnist

Keras---内置数据集、模型的加载及保存位置

keras内置数据集内置数据集包含：1.mnist/fashion_mnist2.boston_housing3.cifar10/1004.imdb5.reuters加载方式：fromtensorflow.kerasimportdatasets
Dusk2090·2022-12-24 16:54

【keras】0.1keras.datasets常用数据集，默认下载地址与修改

中常见数据，介绍如下数据集名称主要用途CIFAR10小图像分类数据集（10标签）CIFAR100小图像分类数据集（100标签）IMDB电影评论情感分类数据集（二分类）REUTERS路透社新闻主题分类(多分类)MNIST
fxflyflyfly·2022-12-24 16:23

keras下载数据集路径

Keras下载的数据集在以下目录中：win10C:\Users\user_name.keras\datasets目前已经有的数据集有：波士顿房价数据集、IMDB评论数据集、手写数字MNIST。
Andrew_SJ·2022-12-24 16:53

输出层的设计、MNIST的数据的下载和导入

2022.12.24明天要考试，今天还在学习代码（主要是那个科目不想去复习）#神经网络输出层的设计#一般而言，回归问题用恒等函数，分类问题用softmax函数，我们识别图片中的人的问题属于分类问题，我们预测图片中人的身高属于回归问题importnumpyasnpdefsoftmax(a):exp_a=np.exp(a)sum_exp_a=np.sum(exp_a)y=exp_a/sum_exp_a
Anthony陪你度过漫长岁月·2022-12-24 13:41

深度学习-使用t-SNE对MNIST数据集进行分类

我们在对数据进行降维时，比较常用的方法有LLE（局部线性嵌入），LE（拉普拉斯映射）还有t-SNE，前两种主要考虑高维中距离相近的点在低维中还要保持距离相近，但是没有考虑高维中距离较远的点在低维是怎样的情况，而t-SNE恰好解决了这个问题，t-SNE的目标是高维中距离相近的点低维中还要相近，高维中距离较远的点，低维中距离要被拉大。t-SNE将相似度转换为一种概率，左边的高维的，右边是低维的，力求两
Vivinia_Vivinia·2022-12-24 13:20

宽度学习(BLS)实战——python复刻MNIST数据集的数据预处理及训练过程

目录1.宽度学习(BroadLearningSystem)2.MNIST数据集3.复刻MNIST数据集的预处理及训练过程1.宽度学习(BroadLearningSystem)对宽度学习的理解可见于这篇博客宽度学习
长弓同学·2022-12-24 12:22

MNIST数据集处理

MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包括60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集的每一张图片都代表了0-9中的其中一个数字。
魂小猫·2022-12-24 12:22

基于MNIST数据集的神经网络推理处理 python Demo

机器学习中的大部分问题可以分为回归和分类问题#importpickleimportsysimportosimportnumpyasnpsys.path.append(os.pardir)fromdataset.mnistimportload_mnist
卢延吉·2022-12-24 12:22

Mnist分类任务

参考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
吃一口桃酥·2022-12-24 12:51

卷积神经网络处理MNIST数据集

读入训练集和测试集importnumpyasnp#导入NumPy数学工具箱importpandasaspd#导入Pandas数据处理工具箱fromkeras.datasetsimportmnist#从Keras
原知·2022-12-24 12:20

机器学习项目实战(六) MNIST数字分类

机器学习项目实战系列MNIST数字分类目录机器学习项目实战系列MNIST数字分类一、概述二、分析数据1.数据导入2.数据预处理3.构建模型4.训练模型5.生成GUI进行预测一、概述MNIST数字分类python
Peter Pan 1231·2022-12-24 12:19

手把手教程：深度学习入门项目MNIST手写数字分类任务

基于Pytorch实现MNIST手写数字分类任务前言实现细节问题讨论参考资料运行环境系统：Win10CPU解释器：Python依赖包：AnacondaPytorch前言本文无需了解任何AI先验知识（当然有更好
来知晓·2022-12-24 12:19

深度学习入门（八）------MNIST数据集处理

对这个MNIST数据集实现神经网络的推理处理。神经网络的输入层有784个神经元，输出层有10个神经元。
程序员到程序猴·2022-12-24 12:19

机器学习项目实战识别mnist数据集识别图片数字

目录1机器学习分析步骤2问题定义2数据的收集和预处理3选择机器学习模型4训练机器，确定参数5超参数调试和性能优化5.1训练集、验证集和测试集5.2K折验证5.3模型的优化和泛化5.4验证预测结果1机器学习分析步骤机器学习项目的实际过程大致分为以下5个环节。（1）问题定义。（2）数据的收集和预处理。（3）模型（算法）的选择。（4）选择机器学习模型。（5）超参数调试和性能优化。2问题定义这里要向大家介
赵广陆·2022-12-24 12:46

【机器学习】分类任务以mnist为例，数据集准备及预处理

__version__>="0.20"importnumpyasnpimportosfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist
颢师傅·2022-12-24 12:44

LeNet pytorch实现

数据集MNIST有一部分代码是直接拷过来的(不擅长数据处理部分)新建一个DataTest包,里面创建一个MNIST.pyimporttorch.utils.datafromtorchvisionimportdatasetsasdatasetfromtorchvisionimporttransformsdefgetTransforms
firebeans·2022-12-24 11:05

pytorch实现LeNet-MNIST数据集

LeNet实现代码运行结果代码#完整的训练模型LeNet#导入库importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsastffromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnn,optimfromtensorboardXimportSummaryWriterfromPILimpo
Tony·2022-12-24 11:29

LeNet5 pytorch实现

LeNet5网络采用LeNet5结构，数据集为MNIST。输入为32x32的单通道图像。网络共分为7层。
明天一定早睡早起·2022-12-24 11:23

自编神经网络应用于MNIST手写数字识别

前言本文仅使用python语言来自编神经网络算法应用于MNIST手写数字的识别，在此基础上通过过算法中的参数进行调优来提高模型的识别效果。
windawdaysss·2022-12-24 11:27

python数据挖掘-手写识别数据信息读取

下载mnist.npz数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1f8q1HDlObIdgtU1kqN99zA?
梧院CV工程师·2022-12-24 11:20

ubantu16.04+CPU+caffe+opencv3+python2.7+运行MNIST+问题汇总

目录：前言GPU版本正文安装依赖库一安装BLAS安装python安装opencv安装依赖库二下载Caffe如果安装的是opencv30编译Caffe配置pycaffe运行MNIST问题汇总前言：按照Caffe
VictorLeeLk·2022-12-24 09:10

pytorch卷积神经网络_PyTorch（十）——卷积神经网络基础

手写识别的数据集MNIST中每个图像都是一个长宽均为28，通道数为1的单色图像，如果我们使用全
weixin_39839410·2022-12-24 08:03

卷积神经网络

卷积神经网络1，为什么要使用卷积神经网络对于计算机视觉来说，每一个图像是由一个个像素点构成，每个像素点有三个通道，分别代表RGB三种颜色(不计算透明度)，我们以手写识别的数据集MNIST举例，每个图像的是一个长宽均为
qq_43797186·2022-12-24 08:33

pickle.load函数

importpicklesave_file=r"D:\【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现\【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现\ch03\dataset\mnist.pkl"withopen
YJZ555·2022-12-24 08:01

TensorFlow 手写实现卷积神经网络CNN

目录一：卷积神经网络基础概念二：MNIST数据集三：卷积神经网络搭建过程一：卷积神经网络基础概念普通的深层神经网络，层与层之间通过全连接进行稠密矩阵运算，矩阵中的权重系数比较多(参数多)，影响效率且容易出现过拟合卷积神经网络的结构
顾城沐心·2022-12-24 07:42

Python深度学习--简易版数字识别系统

准备条件：1.安装sys，os，numpy，matplotlib，opencv库组2.下载训练数据mnist下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1SMeGhW0SVYc7audg2Q1kJA
叁苏言·2022-12-24 06:10

9.23 深度学习微调

深度学习中最重要的一个技术标注一个数据集很贵ImageNet标注了一千多万张图片，但是实际使用的只有120万张图片，类别数是1000，它算是一个比较大的数据集Fashion-MNIST一共有6万张图片，
不玩游戏的小菜鸡·2022-12-24 01:44

caffe TensorRT

caffe模型TensorRT部署实践（一）无眠栀2019-05-1021:11:464666收藏10分类专栏：深度学习版权参考代码TensorRT安装包下的samples/sampleMNIST/sampleMNIST.cpp1
AI视觉网奇·2022-12-23 23:05

MNIST手写数字识别 —— 图像分析法实现二分类

手写数字任务识别简介MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology，简称NIST），总共有7万张图，其中训练集6万张，由
学习历险记·2022-12-23 19:23

TensorFlow学习笔记5：神经网络搭建

代码来源：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples首先看一下用最基本的矩阵运算来搭建神经网络解决MNIST分类问题，比如搭建一个两层的全连接网络
sherry颖·2022-12-23 18:44

TensorFlow学习笔记6：神经网络搭建(layer,estimator等）

from__future__importprint_function#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist
sherry颖·2022-12-23 18:44

tf.keras.datasets.mnist报错AttributeError: module ‘tensorflow.python.util.dispatch‘ has no a ...等解决方法

目录第一：原因可能是：安装的tensorflow库版本需要和kears版本一致第二：如果版本不一致请看解决方法：第三：如果仍然不能解决问题：第一：原因可能是：安装的tensorflow库版本需要和kears版本一致如果不一致会导致只要运行到kears处就会报错。例如tensorflow-gpu==2.6.0，安装的kears也必须是2.6.0版本。第二：如果版本不一致请看解决方法：①、卸载kear
李挺老师·2022-12-23 18:34

带自己学paddle（五）

不多说，先上代码network.pyfrompaddle.nn.layerimportConv2D,MaxPool2D,Linearimportpaddle.nn.functionalasFclassMNIST
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

python支持向量机分类MNIST数据集

调用sklearn.svm的svc函数，将MNIST数据集进行分类，并将整体分类精度输出，这里用了两种预处理的方法（将特征值变成0或者1的数；将特征值变成0-1区间的数）效果不一样，并且分别调用了两种核函数
weixin_30487201·2022-12-23 16:36

应用SVM对MNIST数据集进行分类

MNIST是机器学习领域十分经典的一个手写数字数据集，共60000张训练图像，10000张测试图像，图像大小为28*28.MNIST百度网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1k1Ji6amaUhDG6jfdcl_kNg
JackWillian·2022-12-23 16:05

SVM实现MNIST手写数字识别的实验

本文是对手写数字识别（二）----SVM实现Mnist-image手写数字图像识别_Sanger1990的博客-CSDN博客_mnistsvm文章中程序的小修改，使代码正常完成预定工作（原代码不能正常完成运行
向盟约宣誓·2022-12-23 16:35

SVM对MNIST数据集分类——python实现

python实现SVM分类且进行调参问题描述从MNIST数据集中任意选择两类，对其进行SVM分类，可调用现有的SVM工具如LIBSVM，展示超参数C以及核函数参数的选择过程。
ia_heng·2022-12-23 16:35

MATLAB实现支持向量机算法（MNIST数据集）

基于MOOC人工智能之模式识别的课程完成的第三次作业MATLAB实现支持向量机算法（MNIST数据集）MOOC地址：人工智能之模式识别SVM是通过学习样本寻找分类间隔边界，把这一过程转化为了一个优化问题
小叮当冲浪日记·2022-12-23 16:04

机器学习四 基于支持向量机SVM模型实现对mnist数据集的分类

算法支持向量机学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。对于线性可分的训练数据集而言，线性可分分离超平面有无穷多个，但是几何间隔最大的分离超平面是唯一的。这里的间隔最大化又称为硬间隔最大化。而当训练数据集近似线性可分时，为软间隔最大化。代码分析：1.初始化数据①对data数据转化为0-1浮点型进行归一化处理②将label值进行二值化2.对SVM模型进行训练（1）对SV
江南无妖·2022-12-23 16:33

svc实战fashion-mnist图像分类

支持向量机(SVMs)可用于以下监督学习算法:分类,回归和异常检测.支持向量机的优势在于:在高维空间中非常高效.即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的.通用性:不同的核函数核函数与特定的决策函数一一对应.常见的kernel已经提供,也可以指定定制的内核.支持向量机的缺点包括:如果特征数量比样本数量大得多,在选择核函数核函数
Fitz_p·2022-12-23 16:33

2 Classification Overview

2.ClassificationOverviewClickherefornotesandcodeMNISTInitialKnowledgeDatasetMNISTdatasetisasetof70,000smallimagesofdigitshandwrittenbyhighschoolstudentsandemployeesoftheUSCensusBureau.Eachimageislabel
WuKx2002·2022-12-23 14:51

二隐层的神经网络实现MNIST数据集分类

二隐层的神经网络实现MNIST数据集分类传统的人工神经网络包含三部分，输入层、隐藏层和输出层。
Jumping boy·2022-12-23 11:32

利用keras搭建自编码器网络——脑机接口

我现在主要是看一下mnist的自编码器部分，然后利用这个来搭建自己数据的自编器网络。
jl0624·2022-12-23 06:07

《人工智能实践：Tensorflow笔记》听课笔记24_7.1卷积神经网络

一、回顾及展开前两讲中我们利用全连接网络实现了对mnist数据集的训练，我们已学会使用数据集训练模型，并让训练好的
RENeast·2022-12-23 05:25

基于pytorch的MNIST数据集的四层CNN，测试准确率99.77%

基于pytorch的MNIST数据集的四层CNN，测试准确率99.77%MNIST数据集环境配置文件存储结构代码引入库调用GPU初始化变量导入数据集并进行数据增强导入测试集加载测试集查看部分图片model
eye_s1·2022-12-23 01:31

基于CNN（LeNet）的垃圾分类（C语言实现）

、先使用python训练模型二、提取参数提取模型参数提取图片三、编写CNN算子在windows中实现在FPGA中实现，使用avalon接口一、先使用python训练模型具体步骤参考基于pytorch的MNIST
eye_s1·2022-12-23 01:59

tensorrt debug问题汇总

目录1.Dynamicdimensionsrequiredforinput:input,butnoshapeswereprovided.Automaticallyoverriding2.sampleMNIST.obj
Mr.Q·2022-12-22 23:57

PyTorch搭建BP神经网络识别MNIST数据集

PyTorch搭建BP神经网络识别MNIST数据集一、数据集介绍MNIST数据集(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库
积雨辋川·2022-12-22 21:46

深度学习之Alexnet学习笔记

文章后面是我利用Alexnet网络对MNIST数字识别进行训练的模型，并写了一个输入图片进行预测的程序。
woniurunfast·2022-12-22 21:14

基于Python的BP网络实现手写数字识别

资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/86790047目录基于Python的BP网络实现手写数字识别1一、实验目的1二、实验过程与结果1获取MNIST
biyezuopin·2022-12-22 20:40
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