Mnist 第35页

利用t-SNE对mnist数据集可视化

主要流程有：将mnist数据集的64维转化为2维矩阵向量。（利用scikit-learn库中的TSNE库）将转化好的矩阵输出到二维空间中即可。

爱学习的大白菜·2022-12-14 18:31

利用t-SNE可视化自己的数据集分布

网上很多教程都是用的Mnist数据集来演示t-SNE的可视化，但我的数据集是三维的图像，和网上的不太一样，因此记录一下自己的实验过程。

Nudge636·2022-12-14 18:29

辣鸡准备稍微碰一下深度学习系列(1/21)---上

HelloTensorflow（2.3.0）集ctrlCV之大成--MNIST手写数字检测上前BBMNIST数据集一、是啥玩意？二、怎么得到？

zszwrsjf·2022-12-14 17:25

利用tensorflow一步一步实现基于MNIST 数据集进行手写数字识别的神经网络，逻辑回归

MNISTfromscratchMNIST从无到有ThisnotebookwalksthroughanexampleoftrainingaTensorFlowmodeltododigitclassificationusingtheMNISTdataset.MNISTisalabeledsetofimagesofhandwrittendigits

fu_shuwu·2022-12-14 17:44

Pytorch读取MNIST数据集并保存里面的图片

Pytorch读取MNIST数据集并保存里面的图片最近在学习Pytorch编程，在里面训练模型的时候需要用到比较常用的MNIST数据集，在此做出总结，以便后面不时之需。

老~葛·2022-12-14 16:44

PyTorch的torchvision中带有的计算机视觉数据集

目录1.caltech1012.caltech2563.celeba4.cifar105.cifar1006.cityscapes7.coco8.emnist9.FakeData10.fashionMNIST11

_Old_Summer·2022-12-14 16:34

深度学习之epoch

下面是训练一个模型10代的TensorFlow代码：fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfimportnum

禅心001·2022-12-14 09:45

深度学习 - 模型的保存、读取、重置及添加检查点

这里写自定义目录标题保存/读取整个模型（保留模型架构+权重+优化器配置）提取模型架构（舍弃权重，及优化器）提取/保存模型权重在训练期间保存检查点本片使用Keras中的fashion_mnist图片数据集

壮壮不太胖^QwQ·2022-12-14 08:38

【torch】pytorch label的one-hot转化

最近使用了一下pytorch，在将label转化成向量时总是报错train_data=torchvision.datasets.MNIST(root='.

StevenGerrad·2022-12-14 08:32

PyTorch之实现LeNet-5卷积神经网络对mnist手写数字图片进行分类

论文：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition简单介绍意义：对手写数据集进行识别，对后续卷积网络的发展起到了奠基作用特点：1）局部感受野(localreceptivefields):基于图像局部相关的原理，保留了图像局部结构，同时减少了网络的权值。2）权值共享(sharedweights):也是基于图像局部相关的原理，同时减少网络的权值参

我是一名程序媛·2022-12-14 07:06

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识在tf第一个例子的时候需要很多预备知识。

QRick·2022-12-14 05:35

卷积神经网络原理

卷积神经网络介绍卷积神经网络结构卷积层激活函数池化层全连接层Mnist数据集--使用卷积神经网络、1.卷积神经网络简介1）与传统多层神经网络对比2）发展历史3）卷积神经网络在ImageNet比赛中的错误率卷积神经网络原理

whurrican·2022-12-14 03:43

python包实现bp神经网络_Python实现bp神经网络识别MNIST数据集

title:"Python实现bp神经网络识别MNIST数据集"date:2018-06-18T14:01:49+08:00tags:[""]categories:["python"]前言训练时读入的是

weixin_39993301·2022-12-13 22:41

PCA降维后出现准确率低的问题的一种解决方法经验

本文主要记录在学习PCA时，对训练和测试集分别降维后出现准确率低情况的解决方案使用MNIST数据集，以linearSVC作为分类器，练习PCA降维。

墨放·2022-12-13 20:10

降维方法PCA、Isomap、LLE、Autoencoder方法与python实现

Isomap(等度量映射)方法介绍实验结果分析LLE方法介绍实验结果分析Autoencoder方法介绍实验结果分析源代码PCA(主成分分析)Isomap(等度量映射)LLEAutoencoder所用的数据选用MNIST

weijifen000·2022-12-13 20:50

基于MNIST数据集的CNN搭建与应用

1.个人自评与观点2.CNN拆分3.CNN各层具体深入讲解4.CNN的整体结构二、撸代码实战1.利用TensorFlow，加载MNIST数据集2.构造各个方法函数3.调用各个方法函数4.训练结果与预测总结前言随着深度学习的不断火爆

hacker_NO_007·2022-12-13 17:18

Matlab：数据集读取 imageDatastore() 的用法

直接看例子吧，现在要读取下图MNIST的训练集path_

璇焱如柳·2022-12-13 12:14

小目标检测、图像分类、图像识别等开源数据集汇总

它可以被视为与MNIST风格相似（例如，图像是经过裁剪的小数字），但包含一个数量级的更多标记数据（超过600,000个数字图像），并且来自一个更难、未解决的现实世界问题（识别自然场景图像中的数字和数字）

极市平台·2022-12-13 10:55

使用 PyTorch 读取自己的数据集

/data/mnist",exist_ok=True)dataloader=torch.uti

我有两颗糖·2022-12-13 09:41

Pytorch手动实现softmax回归

softmax损失函数读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数计算分类准确率训练模型预测整体代码d2lzh_pytorch.pymain.py简述这次,将会使用到Fashion-MNIST

phac123·2022-12-13 09:36

PyTorch实现Softmax回归

importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorchvision.datasetsasDatasetimporttorchvision.transformsastransformsimportsys2加载数据FashionMNIST

一个不想写代码的程序员·2022-12-13 09:06

pytorch5-SOFTMAX回归手动实现

importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsysimportd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

weixin_38498629·2022-12-13 09:06

从头学pytorch(四)　softmax回归实现

FashionMNIST数据集共70000个样本,60000个train,10000个test．共计10种类别.通过如下方式下载．mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST

昔日の暖阳·2022-12-13 09:35

深度学习基础16（softmax回归使用pytorch框架简洁实现）

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

lj_FLR·2022-12-13 09:35

tensor 增加维度_tensor维度变换

维度变换是tensorflow中的重要模块之一，前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作，它就是维度变换的应用之一。在详解维度变换的方法之前，这里先介绍一下View(视图)的概念。

weixin_39807352·2022-12-12 20:23

Pytorch——torchvision.datasets

MNISTCOCO（用于图像标注和目标检测

NPC_0001·2022-12-12 19:07

加载数据集

1.training_data=datasets.FashionMNIST(root="data",train=True,download=True,transform=ToTensor())2.test_data

Echo_0522·2022-12-12 16:17

基于联邦学习的MNIST手写数字识别-Pytorch实现

参考：基于联邦学习的MNIST手写数字识别-Pytorch实现-灰信网（软件开发博客聚合）(freesion.com)一、MNIST数据集大量参考：MNIST数据集_保持理智802的博客-CSDN博客_

晨曦未眠·2022-12-12 16:29

基于深度学习的MNIST数据集训练与手写数字识别

基于深度学习的MNIST数据集训练与手写数字识别实验目的通过深度学习算法对训练集数据进行训练，实现MNIST数据集的识别实验原理全连接神经网络全连接神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络

Oasis___·2022-12-12 16:48

神经网络入门（手写体的识别torch+jupyter+Mnist数据集）

数据集的选择，因为本文就是一篇入门级的博客，所以这里数据集选择的是mnist数据集，相对简单、易懂。

萌新小白一只·2022-12-12 16:47

1.Softmax回归模型实现MNIST手写数字分类（python代码详解）

Softmax回归模型实现MNIST手写数字分类（python代码详解）关键点：Softmax回归处理多分类问题，其是Logistic回归在多分类问题上的推广softmax回归使用交叉熵损失函数来学习最优的参数矩阵

十二十二呀·2022-12-12 13:37

机器学习之Softmax回归（Python实现）

Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。

MachineLP·2022-12-12 13:37

cv_常见代码

第一节Pytorch一、神经网络分类任务1、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1)查看pytorch版本importtorchprint

机器视觉_小菜鸡·2022-12-12 12:51

机器学习的“hello world”之mnist数据集

tensorflow自带mnist数据集无需下载。#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditorThisisatemporaryscriptfile."""

无烟蚊香·2022-12-12 12:40

如何识别手写文字python_如何快速使用Python神经网络识别手写字符？(文末福利)...

1.1自己的手写数字在本文中，我们一直使用来自MNIST数据集的数字图片。为什么不使用

weixin_39676034·2022-12-12 12:04

Pytorch 张量及输入输出计算详细公式

例如100张MNIST数据集的灰度图(通道数为1，如果是RGB图像通道数就是3)，每张图高28像素，宽28像素，那么这个Tensor的shap

yeizisn·2022-12-12 09:16

深度学习从入门到放弃100天挑战

【1】-2022年7月15日-构建一个CNNimportkerasfromkeras.datasetsimportmnist#数据集fromkeras.modelsimportSequential#用来实例化一个类

紧到长不胖·2022-12-12 08:44

2022.12.11 学习周报

4.3IndRNN的优势5.IndRNN的分析5.1RNN5.2LSTM5.3IndRNN的初始化5.4梯度截断5.5IndRNN6.实验结果6.1AddingProblem6.2SequentialMNISTClassification6.3LanguageModel

MoxiMoses·2022-12-12 08:53

Keras——用Keras搭建分类神经网络

文章目录1.前言2.用Keras搭建分类神经网络2.1.导入必要模块2.2.数据预处理2.3.搭建模型2.4.激活模型2.5.训练+测试1.前言今天用Keras来构建一个分类神经网络，用到的数据集是MNIST

程旭员·2022-12-12 01:42

自我记录：Python学习之Pytorch 04 逻辑回归

=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])#trian_set=torchvision.datasets.MNIST

违规昵称0E23·2022-12-12 01:32

CNN学习MNIST实现手写数字识别

CNN的实现我们之前已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的CNN。#初始化权重self.params={'W1':weight_init_std*np.random.randn(filter_num,input_dim[0],filter_size,filter_size),'b1':np.zeros(filter_num),'W2':weight_init_std*n

fakerth·2022-12-11 22:01

mnist数据集训练_分类实例：MNIST数据集

01MNIST数据集读取数据MNISTdatasets有70000个手写数字图片，每一个都标注了对应的数字。

weixin_39553352·2022-12-11 22:59

利用CNN对MNIST训练

数据预处理3.1数据集导入3.2像素值归一化处理3.3计算图片的高和宽3.4读取标签并进行one-hot编码3.5数据集划分4参数与网络设置4.1参数设置4.2网络设置5损失设置与训练6结果展示1简介MNIST

MoxuanCN·2022-12-11 22:58

CNN实现手写数字识别

数据预处理fromkerasimportdatasets(x_train,y_train),(x_test,y_test)=datasets.mnist.load_data()x_train=x_train.reshape

彭祥.·2022-12-11 22:26

深度学习-使用CNN分类MNIST数据集

参考莫烦大神的视频，视频中没有讲最后的动画演示，他github中有，但是一是数据太大笔记本一运行就卡，二是绘制那部分代码看不懂，所以我删掉了，只是简单运行显示下正确率。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorch.utils.dataasDataimportmatplotlib.pyplotasplt"""超参数"""LR=0.

Vivinia_Vivinia·2022-12-11 22:56

CNN实现MNIST数据集手写数字识别

1.MNIST数据集MNIST数据集是由0到9的手写数字图像构成的。训练图像有6万张，测试图像有1万张每一张图片都有对应的标签数字。因此这个测试集就可以作为验证集使用。

做个好男人！·2022-12-11 22:23

pytorch笔记：搭建简易CNN

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplt2超参数定义EPOCH=1BATCH_SIZE=50LR=0.001DOWNLOAD_MNIST

UQI-LIUWJ·2022-12-11 21:51

基于伪标签的半监督学习——Pytorch框架识别MNIST数据集

例如将MNIST数据集输入到模型中，得到相应的0~9类别得分，将得分最高的类别作为伪标签，该伪标签当作一般标签使用，和原样本计算损失，迭代模型参数。整体思路模型需要先

乎啦啦·2022-12-11 20:21

每天进步一点点 -- pytorch学习：MNIST手写数字初体验

理论计算方法--K临近算法(OpenCV轻松入门_面向python)K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类，根据书中给出的内容，我们可以在手写数字识别上进行分析。假设我们要让程序识别图20-2中上方的数字（当然，你一眼就知道是“8”，但是现在要让计算机识别出来）。识别的方式是，依次计算该数字图像（即写有数字的图像）与下方数字图像的距离，与哪个数字图像的距离最近（此时k=1），就认为它与哪幅

攀登程序猿·2022-12-11 16:01

深度学习实战（一）基于Keras的手写数字识别

MNIST数据集是经典的手写数字识别数据集MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3

一个肌肉猛男·2022-12-11 14:32

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