Mnist 第33页

【科研-学习-pytorch】3-分类问题

分类问题线性回归，三个fc分类预测；one-hot编码；激活函数Relu；矩阵相乘的shape变换；mnisttorchvision直接读取；train、test、val；实现loaddatatorchvisionloaddata

helloworld_Fly·2022-12-19 20:07

卷积神经网络CNN实现MNIST数据分类

1、普通神经网络的缺点：参数太多，样本也要求很多我们举个例子，假设我们训练的图片是100100像素点的，那么输入层就要有10000个输入，假设隐藏层神经元也是10000个，那么要训练的参数是1万1万，就是一亿个参数，参数只要亿点点（哈哈哈），况且我们生活中照片像素多的话几千*几千的，那么参数将会更多，我们的电脑将不堪重负。另一方面，参数越多，那么就需要大量样本进行训练。有一种说法，样本最好是未知数

explore翔·2022-12-19 19:08

深入理解argparse模块中的add_argument的参数(如action等）

文章目录简单使用用户指定参数参数高级用法用户指定参数（特殊）简单使用importargparseparser=argparse.ArgumentParser(description="DeepGaussianProcessesonMNIST

音程·2022-12-19 17:56

卷积神经网络案例：LeNet-5手写数字识别

1.2LeNet-5网络结构：共7层输入层卷积层池化层卷积层池化层全连接层输出层二、LeNet-5手写数字识别2.1MNIST数据集展示：mnist.load_data()加载数据集fromkeras.datasetsimportm

博学之审问之·2022-12-19 16:36

数据集下载地址（转）以下内容转自https://baijiahao.baidu.com/s?id=1615853849218131902&wfr=spider&for=pc

id=1615853849218131902&wfr=spider&for=pc图像分类领域1）MNIST经典的小型（28x28像素）灰度手写数字数据集，开发于20世纪90年代，主要用于测试当时最复杂的模型

奔跑的阿星·2022-12-19 12:58

神经网络训练的一般步骤,神经网络常用训练方法

如何用Tensorflow快速搭建神经网络在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。

普通网友·2022-12-19 11:32

【PyTorch】深度学习实践之用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）

本文目录多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入网络设计Loss：课后练习1：交叉熵损失vsNLL损失解答：MNIST问题：模型设计：实现代码：1.准备数据转为格式为C*W*H值为0-1的Tensortransform

zoetu·2022-12-19 09:56

深度学习（PyTorch）——多分类问题（Softmax Classifier）

B站up主“刘二大人”视频笔记这节课的内容，主要是两个部分的修改：一是数据集：直接采用了内置的MNIST的数据集，那dataloader和dataset自然也是内置的，那也就不用自己写dataset再去继承

清泉_流响·2022-12-19 09:25

bp神经网络数字识别matlab_通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别

通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别算是深度学习里的“Helloworld”了，记录一下个人的实现过程。

weixin_40009026·2022-12-19 08:46

用TensorFlow建立卷积神经网络，识别kaggle mnist手写数字集

##################################################-*-coding=utf-8-*-#这是加入多层神经网络tensorflow算法用于识别kaggledigits项目，利用到了自己写的工具小包#kaggledigits数据集下载地址为：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data需要注册为kaggl

sysu_zzd·2022-12-19 08:16

Tensorflow MNIST手写体识别多层卷积神经网络程序实现

废话不多说直接给出实现程序（对了，先给小伙伴们把Tensorflow中文网站的这一节链接分享一下，里面有对每一步及其程序的解读）http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.htmlimporttensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_d

迷彩侠·2022-12-19 08:45

基于 Tensorflow 2.x 实现多层卷积神经网络，实践 MNIST 手写数字识别

一、MNIST数据集上篇文章中使用了Tensorflow2.x搭建了对层的BP神经网络，经过训练后发现准确率只有96.8%对于单环境的图片识别场景来说，还是有点偏低，本文使用多层的卷积代替BP网络中的隐藏层对模型进行优化

小毕超·2022-12-19 07:31

基于 Tensorflow 2.x 实现 BP 神经网络，实践 MNIST 手写数字识别

一、MNIST数据集MNIST是一个非常有名的手写数字识别数据集，在很多资料中都会被用作深度学习的入门样例。

小毕超·2022-12-19 07:30

图像分类数据集

图像分类数据集sec_fashion_mnist(MNIST数据集):cite:LeCun.Bottou.Bengio.ea.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。

weiket·2022-12-19 07:37

pytorch官方教程学习笔记06：WHAT IS TORCH.NN REALLY?dataset，Add validation等新的东西，

==============数据集包的下载：=======================================#DATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH.mkdir

cc 提升ing 变优秀ing·2022-12-19 00:37

PyTorch学习笔记(3)

2不用PyTorch框架特性搭建网络2.1MNIST数据集的建立2.2不使用torch.nn从零建立神经网络3开始用PyTorch特性模块替换3.1使用torch.nn函数3.2使用nn.Module模块

CarnivoreRabbit·2022-12-19 00:29

PyTorch Tutorials 摘要(3) What is torch.nn really?

源码#下载/获取/展示MNIST数据frompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_

清欢守护者·2022-12-19 00:29

pytorch WHAT IS TORCH.NN REALLY?

importtorchimporttorch.nnasnnfrompathlibimportPathimportrequestsimportpickleimportgzipfrommatplotlibimportpyplotimportnumpyasnpimportmath#下载数据DATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH.m

Claroja·2022-12-19 00:26

What is torch.nn really?

为了促进你的理解，我们将会先不使用任何这些模块中的功能来在MNIST数据集上训练一个基本神经网络；我们在一开始

JachinMa·2022-12-19 00:54

Tensorflow2.0 自定义训练

首先加载TF,从datasets中引入minstimporttensorflowastfminst=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test

历风·2022-12-18 20:21

Pytorch 中 Dataset 和 DataLoader，以及 torchvision 的 datasets 完全理解

)3、torch.utils.data.DataLoader()4、torchvision.datasets.ImageFolder()5、例子torchvision.datasets.FashionMNIST

cnhwl·2022-12-18 20:20

形态数轴的非递进现象

(A,B)---81*30*2---(1,0)(0,1)分类mnist的0-9的所有两两组合，固定收敛误差统计迭代次数，将迭代次数作为形态类物质的键能，并将键能作为B到A的距离，将A设为原点，将B作为形态数字作一个数轴

黑榆·2022-12-18 15:48

CNN 图像分类

CNN实现对FashionMNIST图像分类卷积神经网络相对于全连接神经网络的优势：参数少->权值共享因为全连接神经网络输入的图片像素较大，所以参数较多而卷积神经网络的参数主要在于核上，而且核的参数可以共享给其他通道全连接神经网络会将输入的图片拉直

Crazy - ?·2022-12-18 14:30

数据集及各个分类网络的结构：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet(持续更新)

文章目录一、LeNet二、AlexNet三、VGG四、ResNet详解PS:以下内容只详细讲解ResNet网络，在其基础上，其余网络只展示基本结构torchvision.datasets.数据集简介：(1)MNIST

享子·2022-12-18 14:27

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

一个有效的解决方法是将集成中的知识压缩到一个单一模型中，经过验证，在MNIST上取得了很好的结果。

借口就是借口·2022-12-18 14:39

[论文阅读]知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）

文章目录前言摘要一、Introduction二、Distillation三、Experiments3.1MNIST3.2SpeechRecognition3.3SpecialistsModelsonVeryBigDataset3.3.1SpecialistModels3.3.2AssigningClassestoSpecialists3.3.3PerformingInferencewithEnse

XMU_MIAO·2022-12-18 14:38

【keras入门】使用 keras 训练 MNIST 数据集

文章目录一、代码二、模型结构三、全连接层参数量计算四、训练和测试结果一、代码以下代码提供了四种创建model的方式：其中包含两张使用Sequential()的方法，一种使用kerasAPI的方法，以及一种将model定义为keras.Model的子类的方法。importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasdefload_dataset():(x_t

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-12-18 13:05

Caffe: MNIST 数据集格式转换、用 python 读写 LMDB 数据库

但是翻了一翻，还是有点收获的，这个MNIST手写数字识别是深度学习入门很经典的例子。基本上所有的深度学习框架

chenxp2311·2022-12-18 13:28

R语言使用keras包实现卷积自动编码器模型（Convolutional Autoencoder）、加载keras自带的mnist数据集、load_model_hdf5函数加载已经保存的h5模型文件

R语言使用keras包实现卷积自动编码器模型（ConvolutionalAutoencoder）、加载keras自带的mnist数据集、load_model_hdf5函数加载已经保存的h5模型文件目录

statistics.insight·2022-12-18 05:12

tensorflow2之模型保存(h5)

使用mnist数据集测试模型保存为（*.h5），创建model_hand_h5_save.py#encoding=utf-8#多分类问题#手动保存*.h5权重from__future__importabsolute_import

xiangkej·2022-12-18 05:41

VitisAI(07) 自定义模型部署

本文以自定义模型为例，对使用VitisAI进行模型量化部署的流程进行介绍Workflow数据集为fashion_mnist使用Tensorflow2搭建一个简单分类网络并进行训练，导出模型文件使用VitsiAIdocker

Wei.Studio·2022-12-18 02:19

【Keras】LSTM和Bi-LSTM神经网络

模型并训练评估模型创建Bi-LSTM模型并训练打印Bi-LSTM模型评估Bi-LSTM模型导入安装包importtensorflow.kerasfromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.layersimportDense

茶哩·2022-12-17 20:50

【365计划-1】pytorch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地址：365天深度学习训练营-第P1周：mnist手写数字识别作者：K同学啊###本项目来自K同学在线指导###importtorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisionimportosos.environ

湫椿.·2022-12-17 14:39

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod激活函数，mnist

夜风里唱·2022-12-17 11:41

机器学习笔记-Week02-卷积神经网络

卷积神经网络文章目录卷积神经网络深度学习三部曲损失函数全连接网络处理图像卷积神经网络卷积池化全连接卷积神经网络典型结构AlexNetZFNetVGGGoogleNetResNet手动实现一个简单的ResNet网络MNIST

爱吃章鱼的怪兽·2022-12-17 11:05

Python深度学习入门之mnist-VGG（Tensorflow2.0实现）

mnist手写数字数据集深度学习最常用的数据集，本文以mnist数据集为例，利用Tensorflow2.0框架搭建VGG网络，实现mnist数据集识别任务，并画出各个曲线。

CV干饭王·2022-12-17 11:21

深度学习入门-（基于python的理论与实现）1-代码练习

mnist_show.py文件的当前工作目录为ch03，但是load_mnist（）函数的

Jerry-hao·2022-12-17 11:51

深度学习入门之批处理

深度学习入门之批处理参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之批处理前言一、批处理作用二、python实现批处理1.批处理2.代码解读总结前言处理MNIST数据集的神经网络的实现

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-12-17 11:10

Pytorch总结十一之神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG

Pytorch总结十之神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG1.卷积神经网络LENET在多层感知机的从零开始实现⾥我们构造了⼀个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进

明月醉窗台·2022-12-17 10:26

从零开始实现一个基于Pytorch的卷积神经网络

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/355527103编辑：机器学习算法与知识图谱声明：仅做学术分享，侵删前言本教程基于pytorch，使用LeNet作为神经网络模型，MNIST

机器学习算法那些事·2022-12-17 10:43

【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

目录1.LeNet模型介绍与实现2.输入为Fashion-MNIST时各层输出形状3.获取Fashion-MNIST数据和并使用LeNet模型进行训练4.完整代码之前我们对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类时

阿_旭·2022-12-17 10:09

【动手学习pytorch笔记】2.softmax回归

matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display()读取数据集trans=transforms.ToTensor()mnist_train

我已经吃饱了·2022-12-17 09:52

深度学习（4）——softmax简洁实现

具体问题延用上一章的例子，对图片进行分类，使用fashion_mnist库。

星辰大海_coli·2022-12-17 09:50

深度学习基础15（softmax回归的基本实现）

softmax回归的从零开始实现引入Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。

lj_FLR·2022-12-17 09:12

【笔记】动手学深度学习- softmax回归（逻辑回归）

读取一个小批量数据5softmax回归简洁实现1导入包2构造模型3交叉熵函数计算loss损失4使用学习率为0.1作为优化函数5跑10次softmax回归从零开始实现1我们使用上面中引入的Fashion-MNIST

echo_gou·2022-12-17 09:12

9李沐动手学深度学习v2/逻辑回归（softmax回归（分类））简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#超参数batch_size=256#数据train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

xcrj·2022-12-17 09:11

关于李沐深度学习softmax学习中代码出错的问题及解决方法

问题一：C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py:498

KD_NO_1·2022-12-17 09:10

【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

目录1.VGG块介绍2.构造VGG网络模型3.获取Fashion-MNIST数据并用VGG-11训练模型4.总结AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。

阿_旭·2022-12-17 09:33

Vision Transformer 快速实现 Mnist 识别

作者|李秋键出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）引言：基于深度学习的方法在计算机视觉领域中最典型的应用就是卷积神经网络CNN。CNN中的数据表示方式是分层的，高层特征表示依赖于底层特征，由浅入深抽象地提取高级特征。CNN的核心是卷积核，具有平移不变性和局部敏感性等特点，可以捕捉局部的空间信息。在过去的10年间，CNN存在很大的优势，在计算机视觉领域被人们寄予厚望，引领了一个时代。但是卷

AI科技大本营·2022-12-17 09:02

ViT(Vision Transformer)+MNIST图像识别

文章目录前言+报告+答辩PPT下载MNIST代码参数测试函数部分测试部分Cifar10代码前言+报告+答辩PPT下载北京理工大学人工智能基础大作业是要做一个诸如图像识别的小任务。

亦梦亦醒乐逍遥·2022-12-17 09:30

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