Mnist 第36页

干货| LeNet-5模型详解（附Python详细代码及注释）

在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到大约99.2%的正确率。LeNet-5模型总共有7层，下图展示了LeNet-5模型的架构。LeNet-5模型结构图下边详细介绍LeNe

SophiaCV·2022-12-11 13:15

搭建卷积神经网络怎么确定参数_手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络（附代码）...

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets

他咋麻了呢·2022-12-11 11:10

深度学习之自编码器（2）Fashion MNIST图片重建实战

深度学习之自编码器（2）FashionMNIST图片重建实战1.FashionMNIST数据集2.编码器3.解码器4.自编码器5.网络训练6.图片重建完整代码自编码器算法原理非常简单，实现方便，训练也较稳定

炎武丶航·2022-12-11 10:20

多模态医学图像数据集

上海交通MedMNIST10datasets,singlemodal,classificationtaskLink：https:/

海绵baby强无敌·2022-12-11 09:41

python卷积神经网络多元分类_卷积神经网络应用于MNIST数据集分类

一、卷积神经网络应用于MNIST数据集分类importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

weixin_39964573·2022-12-11 02:28

实现卷积_用卷积神经网络实现MNIST数据集分类

在这节的内容中，我们用之前讲述的内容来搭建一个比较简单的卷积神经网络，实现MNIST手写数字体数据集的图片分类。

星空之下永远有路·2022-12-11 02:27

Tensorflow学习（三）——卷积神经网络应用于MNIST数据集分类

编写一个简单的CNN实现MNIST数据集分类（代码如下）importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

__hOracLe·2022-12-11 02:57

卷积神经网络应用于MNIST数据集分类（详细）

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets

小鱼编程·2022-12-11 01:53

MNIST数字分类——使用卷积神经网络

简介关于使用Dense层（密集连接型网络）处理MNIST数字图像分类的问题，可以参考使用keras构建和训练mnist的神经网络。卷积神经网络，是计算机视觉领域使用最广泛的一种深度学习模型。

guotianqing·2022-12-11 01:21

卷积神经网络处理MNIST数据集原理总结

王唤OvO·2022-12-11 01:49

基于Python实现的卷积神经网络分类MNIST数据集

卷积神经网络分类MNIST数据集目录人工智能第七次实验报告1卷积神经网络分类MNIST数据集1一、问题背景11.1卷积和卷积核11.2卷积神经网络简介21.3卷积神经网络的细节讨论3二、实现说明32.1

biyezuopinvip·2022-12-11 01:18

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

SoftmaxMulti-ClassClassifier多分类器MNIST数据集Fashion-MNIST数据集FlattenOne-HotEncodingSoftmax介绍应用Softmax实现多分类交叉熵

Aroundchange·2022-12-10 21:39

PyTorch 入门与实践（四）多分类问题（Softmax）

来自B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P8的学习笔记上一篇PyTorch加载数据集中，我们实战了MNIST手写数据集的识别网络，那其实就是一个多分类问题（识别出10个类），这时候就要用softmax

Skr.B·2022-12-10 20:30

macos使用anaconda配置tensorflow环境

消除Tensorflow在程序在运行时产生诸多warnings扩展该环境（增加了matplotlib，scikit-learn库）使用该环境训练mnist数据集Tobespecific1.使用anaconda

weixin_42427149·2022-12-10 20:43

保存模型训练结果的方式

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=tf.keras.datasets.mnist.load_data

不可道是常道 Sean·2022-12-10 18:35

python学习日记7tensorflow-手写数字分类

参考资料：1、tensorflow中文社区mnist机器学习入门（分类手写数字）http://tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html2、英文版

blue_xinran·2022-12-10 17:46

机器学习--XGBoost与LightGBM对比及应用

机器学习–XGBoost与LightGBM对比及应用本文使用XGBoost与LightGBM对fashion_mnist数据进行分类预测。

想成为风筝·2022-12-10 16:03

从零构建神经网络-不使用框架（纯纯手撕）

对mnist手写数字实现分类。这里minist数据集为csv形式，分训练集和测试集。1.定义网络结构参数这里面节点个数比较好理解，重点在于weight_itoh和weight_htoo两个矩阵

人工智能有点·2022-12-10 16:33

实现mnist手写数字识别

一.项目介绍本文是一个深度学习入门案例，基于卷积神经网络搭建简单的网络模型完成手写数字的识别二.数据集本数据集来自tensorflow自带的数据集中，当然你也可以去下载来进行导入三.实战演练一.数据集导入importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,modelsimportmatplotlib.pyplotasplt#导

南京比高IT·2022-12-10 15:17

深度学习入门（3）之使用Tensorflow深度学习框架训练MNIST数据集的简单代码

使用Tensorflow深度学习框架构建CNN卷积神经网络训练MNIST数据集的完整源码MNIST数据集MNIST数据集是从NIST的SpecialDatabase3（SD-3）和SpecialDatabase1

yangjingcong·2022-12-10 13:28

TensorFlow lite keras api训练手写数字识别集Mnist，生成tflite模型文件并在Android上使用示例

源码:https://github.com/lany192/tensorflow-lite-keras-mnist-androidTensorFlowLiteKeras训练Mnist示例TensorFlowKeras

丽江的蓝天·2022-12-10 13:58

tensorflow2.0 使用mnist数据集训练模型并测试手写图片识别率

话不多说,下面是源码,参考了网上找的资料.模型结构:输入->h1->h2->h3->输出,尽管在mnist测试准确率达到95%,但实际使用画图程序手写10个数字进行识别,最多只能识别出7个,跟你笔画粗细

lin287631983·2022-12-10 13:52

【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、生成对抗网络的概念生成对抗网络(GANs，GenerativeAdversarialNets),由IanGoodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐

showswoller·2022-12-10 13:49

第P1周：实现mnist手写数字识别打卡

365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/xLjALoOD8HPZcH563En8bQ)中的学习记录博客**>-**参考文章：[365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist

学电不交电费·2022-12-10 10:49

DoltLab本地部署实践

在读研时，我们依据选的课题来开展研究，用的数据集往往都是公开的标准数据集，像经典的ImageNet、MNIST、FashionMNIST等等，不存在对数据集有什么特殊管理的问题。而在工作场景下就不同了

Liekkas Kono·2022-12-10 10:42

java cnn图像识别_点击鼠标完成CNN（卷积神经网络）图片识别（以MNIST为例）

作为人工智能的核心，机器学习是一个发展了很多年的技术体系，专门研究计算机怎样学习获取新的知识或技能；传统上有决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等算法。人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)，是人工智能领域1980s以来的研究热点，但受限于算力，传统的机器学习使用基于单隐藏层神经网络的多层感知器(MLP)，和决策树、随机森林等算法相比并无优势。进入21世纪，因

dssocool·2022-12-10 08:06

python神经网络例题：手写数字的识别

数据库来源：http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/我们可以从中获得我们想要的数据集和测试集data_file=open("train_100.csv",'r

霜落飘雪·2022-12-10 08:34

STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例

STM32CubeMX使用教程使用cube工具生成一个简单的C语言神经网络代码库网络框架：Keras模型功能：Mnist手写数字识别最终实现：部署到自己设计的comet图像处理模块操作步骤：1.打开cube

_Astral·2022-12-10 06:32

基于keras平台CNN神经网络模型的服装识别分析

在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。最近我们被客户要求撰写关于图像识别的研究报告，包括一些图形和统计输出。但是，这些数据存在一些问题：1.太简单了。

拓端研究室TRL·2022-12-10 05:09

GAN学习笔记（三）保存Generator模型，生成图片

保存Generator模型，生成图片1、GAN在MNIST数据集上训练2、利用上面保存的模型使用Generator生成图片1、GAN在MNIST数据集上训练论文：GenerativeAdversarialNetspytorch

落花逐流水·2022-12-10 00:30

跟李沐学AI--深度学习之感知机

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

小小小方·2022-12-09 22:53

MNIST手写数字识别 —— 从感知机到卷积神经网络

更换模型网络结构的方法，卷积神经网络的构建方法。上一节使用十个输出节点的感知机模型实现了手写数字识别，但是在训练了100个epoch之后，也仅仅达到0.8037的准确率，如果尝试调整max_epochs、损失函数、梯度下降方法或学习率，会发现准确率还是难以上去。用一句俗话来说，就是底层逻辑不变，只做一些表面功夫，始终难有较大的提升。这种情况下，或许就可以考虑更换模型的底层逻辑——网络结构了。本案例

学习历险记·2022-12-09 21:56

seresnet50训练自己的数据集_TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练。而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，下面记录一下自己学习的过程。

weixin_39639096·2022-12-09 19:17

Tensorflow2.0训练损失值降低，但测试正确率基本不变的情况

Tensorflow2.0训练损失值降低，但测试正确率基本不变的情况问题描述解决方法修改参数检查模型loss计算方法数据标签权重初始值问题描述对于一个架构，在识别mnist手写数字集精度较高的情况下，更换其他数据集

mu_xing_·2022-12-09 19:58

python 列表随机采样_pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()

生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法需要的库importtorch使用方法这里以MNIST举例train_dataset=dsets.MNIST(root='.

weixin_39574555·2022-12-09 17:58

pytorch基础入门（三）：MNIST数据识别

importnumpyasnpfromtorchimportnn,optimfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch#训练集#roo='./'表示放在跟程序相同位

qq_43784519·2022-12-09 14:02

【pytorch学习实战】第二篇：多项式回归

非晚非晚·2022-12-09 14:26

python特征图可视化_keras 特征图可视化实例(中间层)

今天主要是用已经训练好的mnist模型来提前测试一下，这里的mnist模

久作无端客·2022-12-09 12:43

No module named MNIST_写给小白的用fashion-mnist入门机器学习和深度学习的简单项目(非常全面!!!)...

这是一个入门机器学习和深度学习的小项目，以fashion-mnist数据为基础。分别利用机器学习(随机森林)和深度学习(多层感知机/卷积神经网络)方法进行训练。

weixin_39806388·2022-12-09 11:24

实现多层感知机（从0和简洁实现）

一、从0实现多层感知机1、导包以及加载数据，使用的是Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

全全全呀·2022-12-09 09:44

机器学习-卷积神经网络之深度残差网络（三）

背景介绍：MNIST数据集识别黑白的手写数字图片，不适合彩色模型的RGB三通道图片。用深度残差网络学习多通道图片。

weixin_46737548·2022-12-09 09:44

机器学习-卷积神经网络之深度残差网络CIFAR10实战（四）

背景介绍：MNIST数据集识别黑白的手写数字图片，不适合彩色模型的RGB三通道图片。本次实战对CIFAR10数据集进行分析与学习。

weixin_46737548·2022-12-09 09:13

04.2. 多层感知机的从零开始实现

4.2.多层感知机的从零开始实现4.2.1.初始化模型参数4.2.2.激活函数4.2.3.模型4.2.4.损失函数4.2.5.训练4.2.6.小结4.2.多层感知机的从零开始实现继续使用Fashion-MNIST

nsq1101·2022-12-09 09:43

多层感知机的从零开始实现

为了与之前softmax回归（:numref:sec_softmax_scratch）获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集（:numref:

weiket·2022-12-09 09:42

python bp神经网络 mnist_使用tensorflow实现BP神经网络的Mnist手写体识别

【python—tensorflow】神经网络实现Mnist手写体的识别#先导入识别所需要的包importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

weixin_39611382·2022-12-09 09:11

用残差网络实现MNIST数据集手写数字识别

1.残差网络本文为用带残差块的CNN网络实现MNIST数据集手写数字的识别。

做个好男人！·2022-12-09 09:40

《动手深度学习》4.2多层感知机的从零开始实现 & 4.3简洁实现

4.3.多层感知机的简洁实现模型训练4.2多层感知机的从零开始实现依旧使用Fashion-MNIST数据集：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

Mavis00·2022-12-09 09:10

多层感知机从零开始实现

多层感知机从零开始实现【代码】#导包fromutilsimportload_data_fashion_mnist,train_ch3frommxnetimportndfrommxnet.gluonimportlossasgloss1

DeeGLMath·2022-12-09 09:07

13.多层感知机的从零实现以及简洁实现

从零开始实现1.读取数据为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。

chnyi6_ya·2022-12-09 09:30

transforms的compose类

transforms.ToTensor()]ifresize:trans.insert(0,transforms.Resize(resize))trans=transforms.Compose(trans)mnist_train

纵浪大化中，喜，惧·2022-12-09 09:07

推荐频道

Mnist