Mnist 第41页

Chinese MNIST数据集（Kaggle）的pytorch实现

一、ChineseMNIST数据集本数据集来自Kaggle网站ChineseMNIST|Kaggle主要包括15000张64*64的手写中文数字图片，和一份内容文件。

仲夏夜之梦xz·2022-12-01 15:26

深度学习代码实践（三）5行代码创建手写数字体识别的Tensorflow模型

场景：对包含单个数字的图片进行识别，识别出图片中的数字训练数据：采用mnist数据集中的60000张灰度图像（每个像素值范围：0-255），每张图像用一个28x28像素的矩阵表示，以及每张图像表示的是0

davidullua·2022-12-01 14:09

09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集-P3

练习Fashion-MNIST数据集和书上（Hands-onMachineLearningwithScikit-Learning）Chpater3的理论知识一样，可结合一起看，但是书上Chapter3的

没有出口的猎户座·2022-12-01 14:05

【Spikingjelly】SNN框架教程的代码解读

Spikingjelly时间驱动使用双层全连接网络进行MNIST分类a.网络结构b.泊松编码c.训练、重置d.结果、分析时间驱动使用双层全连接网络进行MNIST分类我们关注clock_driven.examples.lif_fc_mnist.py

leSerein_·2022-12-01 10:36

《深度学习入门》第八章：深度学习

本章主要介绍采用深度学习方法实现对MNIST数据集的识别。

鬼才的凝视·2022-12-01 10:53

Python · MNIST数据集训练实践全过程（SVM算法）

起源之地·概述计算机视觉，企图使用SVM支持向量机算法训练对MNIST具备识别能力的模型，并借此实现准确率的测试与用户自定义的测试。

影月丶暮风·2022-12-01 10:21

卷积神经网络——MNIST手写数字识别

卷积(Convolutional)卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般定义一个正方形卷积核，用它的平面中心遍历图片每个像素点，当卷积核和图片完全重合时，图片与卷积核重合区域内对应的每个像素点和卷积核内对应的权重相乘，再求和，再加上偏置后，得到输出图片中的一个像素值。上图的输入是一个5×5×1的灰度图片，1表示单通道，5×5表示分辨率，用一个3×3×1的卷积核对输入进行卷积，偏置项b=1,则求卷积

爱吃菠菜·2022-12-01 09:18

深度学习笔记：基于Keras库的MNIST手写数字识别

编译模型5数据预处理¶6训练模型：Fitting/Trainingthemodel7使用训练好的做预测/推断8在测试集上评估模型9Summary1前言本文介绍基于Keras库创建一个最简单的神经网络模型进行MNIST

笨牛慢耕·2022-12-01 09:40

深度学习笔记：用卷积神经网络进行MNIST手写数字识别

目录0.前言1.Sequential类vs函数式API1.1基于Sequential类的方式1.2基于函数式API的方式1.3神经网络的参数个数以及每层的数据维度变化2.编译和训练2.1数据加载和预处理2.2用原始的(整数值型)标签进行编译和训练3.模型评价3.1在测试集上的表现3.2出错的样本长啥样？4用分类编码(CategoricalEncoding)型标签5Summary0.前言上一篇深度学

笨牛慢耕·2022-12-01 09:09

深度学习-多分类问题- Softmax Classifier-自用笔记8

://blog.csdn.net/qq_42764492/article/details/112750673糖尿病数据集一共有8个feature，输出的y^为是糖尿病的概率p训练了一个模型如下图：基于MNISTDataset

松松酱·2022-12-01 08:08

【个人学习笔记】真代码0基础从0开始一步步python实现一个基础GAN网络

使用mnist数据集简单实现GAN，代码源码来源于github，在这里仅供学习！

宇航员WXH·2022-12-01 08:06

Tensorflow简单项目实战——fashion_mnist

、实验环境三、实验细节3.1数据集准备3.2tf.keras.Sequential构建网络3.3利用tf.keras.Model构建模型一、数据集简介采用Tensorflow官方数据集fashion_mnist

早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:38

Pytorch & Numpy & Opencv 笔记

以Fashion-MNIST为例，介绍如何载入一个数据集，包含参数：root：训练/测试

不说话装高手H·2022-12-01 04:40

深度学习——LeNet的实现（笔记）

用到的数据集是MNIST先用卷积层来学习图片的空间信息，用池化层降低图片的敏感度。最后用全连接层转换为类别的空间，转换为10类。

jbkjhji·2022-12-01 04:28

GAN 中关于辨别器 detach（）函数的作用

之前测试了一篇mnist-GAN的代码，代码很简单，最近要用到他。但是如下所示，

匿名的魔术师·2022-12-01 02:25

8.电影评论分类：二分类问题

与MNIST数据集一样，IMDB数据集内置于Keras库。他已经经过预处理：评论（单词序列）已经被转换为整数序列，其中每个整数代表字典中的某个单词。#加

好名字能更容易让朋友记住·2022-12-01 01:44

深度学习调参的经验

一个是用tensorflow构建了一个十分简单的只有一个输入层和一个softmax输出层的Mnist手写识别网络，第一次我对权重矩阵W和偏置b采用的是正态分布初始化，一共迭代了20个epoch，当迭代完第一个

MrRoose·2022-12-01 01:01

tensorflow数据加载、模型训练及预测

TensorFlow支持三种主要的读取数据的方法，可以在不同的数据集中使用；本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下：MNIST：这是最大的手写数字（0～9）数据库。

weixin_30716141·2022-11-30 23:19

MNIST数据集 & CIFAR10数据集

MNIST数据集MNIST数据集是分类任务中最简单、最常用的数据集。

hxxjxw·2022-11-30 23:16

部分常见数据集整理与使用（MNIST,CIFAR,Pascal VOC...）

1.MNIST1.1数据集介绍MNIST是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。

dexterod·2022-11-30 23:15

tensorflow2.x cifar2,mnist,飞机车鸟数据读取

importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载cifar2训练集，归一化，四维向量化image_train=ImageDataGenerator(rescale=1.0/255).flow_from_directory(directory='./cifar2/train'

小杨变老杨·2022-11-30 23:41

矩池云 | 搭建浅层神经网络"Hello world"

，MNIST(“ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology”)数据集有着举足轻重的地位。基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。

矩池云Matpool·2022-11-30 22:43

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之SoftmaxClassifier-代码理解与实现(8/9)

这是刘二大人系列课程笔记的倒数第二个博客了，介绍的是多分类器的原理和代码实现，下一个笔记就是basicCNN和advancedCNN了；写在前面：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

nemo_0410·2022-11-30 22:21

深度学习(深度神经网络)中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration

mnist数据集有60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。假设现在选择BatchSize=100对模型进行训练。迭代30000次。

xiaoyuanzhou·2022-11-30 21:32

史上最全MNIST系列（七）——GAN和DCGAN在MNIST上的Pytorch实现

文章目录一、理论1.1认识GAN1.2GAN应用实例1.2.1图像超分辨率-SRGAN1.2.2去除马赛克-pix2pix1.2.3CycleGAN1.3GAN的优点1.4GAN的缺点二、原始GAN的网络结构2.1原理2.2架构2.3运作过程2.4目标函数与原理三、CGAN四、DAGAN4.1DCGAN网络结构设计要点4.2DCGAN训练细节五、GAN代码实现5.1GAN_Net.py

wa1tzy·2022-11-30 21:28

李沐动手学深度学习V2-目标检测数据集

一.目标检测数据集1.数据集介绍目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST那样的小数据集，为了快速测试目标检测模型，收集并标记了一个小型数据集。

cv_lhp·2022-11-30 19:03

神经网络实战案例（含思路和全代码）- 在 Fashion-MNIST 数据集上实现完整的神经网络

背景：数据集中有十种物品的图片目标：构建一个完整的神经网络，能识别这些图片实现流程：导入数据集：importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorch.u

a_Loki·2022-11-30 19:02

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：torchtext【pytorch自带的文本相关Api】、torchvison【pytorch自带的图片相关Api】

torchvision和torchtext其中：torchvision提供了对图片数据处理相关的api和数据数据位置：torchvision.datasets，例如：torchvision.datasets.MNIST

u013250861·2022-11-30 19:57

基于SVM的手写数字识别

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言本文采用SVM进行手写数字识别；主要使用MATLAB进行代码编写，处理MNIST数据集利用PYTHON；数据集为MNIST手写数字，训练集大致有

徐佳浩·2022-11-30 18:36

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

Pytorch学习笔记【8】—经典MNISTPytorch笔记目录：点击进入文章目录Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST1.网络结构2.代码3.API分析torch.utils.data.DataLoader

AndSonder·2022-11-30 17:55

【学习笔记】《Python深度学习》第五章：深度学习用于计算机视觉

使用预训练的卷积神经网络3.1特征提取3.2微调模型3.3小结4卷积神经网络的可视化4.1可视化中间激活4.2可视化卷积神经网络的过滤器3.3可视化类激活的热力图1卷积神经网络简介首先通过一个简单的卷积神经网络示例，对MNIST

Schanappi·2022-11-30 16:40

手写数字图片识别+导入csv训练集+预测训练集+csv导出预测结果

手写数字图片识别+导入csv训练集+预测训练集+csv导出预测结果题目来源：Dataset之MNIST：MNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介、下载、使用方法之详细攻略导入csv训练集、测试集数据构建神经网络预测训练集

BW_doubleD·2022-11-30 16:05

基于TensorFlow_quantum的mnist分类！

文章目录一、tensorflow_quantum量子位的探讨二、一些基础门的使用一、X门（经典逻辑里面的非门）二、H门（把量子位变成混合态）三、基于TensorFlow_quantummnist分类四、

@尚码哥@·2022-11-30 13:56

PyTorch深度学习实践（b站刘二大人）P9讲多分类问题 Softmax Classifier

1.SoftMax分类器在Mnist数据集中，我们要得到的输出是0-9，共有十类，这种情况下我们希望输出0-9的概率都大于0，且和为1。

努力学习的朱朱·2022-11-30 12:58

PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器

0.2Revision:MNISTDatase

双木的木·2022-11-30 12:27

神经网络和深度学习-多分类问题Softmax Classifier

多分类问题SoftmaxClassifier在之前做糖尿病数据集的时候做的二分类问题，因为只有两类，所以只需要输出一个概率值，另一个概率值用1去减去就可以得到实际上在大多数数据集中是在处理一个多分类问题，例如MNIST

Ricardo_PING_·2022-11-30 12:57

keras example

文章目录ActivationFunctionreuters_mlp_relu_vs_selu.pyMLPmnist_mlp.pyreuters_mlp.pyCNNmnist_cnn.pyAEmnist_denoising_autoencoder.pyvariational_autoencoder.pyRNNimdb_lstm.pylstm_seq2seq.pycnn_seq2seq.pyimdb

数学工具构造器·2022-11-30 12:47

用PyTorch进行手写数字识别

下面是加载mnist数据集并对其可视化的代码fromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.datasetsimportMNISTfrommatplotlibimportpyplotasplt

Mr_不负此舟·2022-11-30 11:17

PyTorch手写数字识别

1.MNIST数据集简介包含了6W训练样本和1W条测试样本，共10类(0-9)，每张图片都做了尺寸归一化，都是28*28大小的灰度图。

MusicDancing·2022-11-30 11:11

从理论和Pytorch代码一步步了解RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络+EmBedding层通俗理解

Pytorch实现多特征输入的分类模型代码实操第四篇Pytorch实现Dataset数据集导入必要性解释及代码实操第五篇Pytorch实现多分类问题样例解释通俗易懂新手必看第六篇Pytorch使用CNN实现基本的MNIST

GDUT 小胖鱼·2022-11-30 10:03

tensorflow的卷积层和全连接层的定义

对每个卷积核和偏移值都是随机小值from__future__importprint_functionimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

MAR-Sky·2022-11-30 10:32

Tensorflow---使用Tensorflow初步进行卷积层的基本使用

一、代码中的数据可以通过以下代码进行加载#数据的加载fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images

水哥很水·2022-11-30 10:58

Keras深度学习记录3——深度学习工作流程

简单的留出验证三、数据预处理、特征工程和特征学习3.1神经网络的数据预处理3.1.1向量化3.1.2值标准化3.1.3处理缺失值3.2特征工程四、过拟合与欠拟合通过前两个实例Keras深度学习记录1——从简单的mnist

五颗粒粒·2022-11-30 08:09

手写数字识别网络代码实现

首先第一个报错点network=pickle.load(f)由于书上是在读入MNIST数据集后会自动生成pickle文件夹，但是我们却没有在我们的目录中看到这个文件夹，这时候我们就需要到我们下载的文件夹

Liubai..·2022-11-30 08:37

3.Spark 学习成果转化—机器学习—使用Spark MLlib的逻辑回归来预测音乐标签 (多元分类问题)

本文目录如下：第3例使用SparkML的逻辑回归来预测音乐标签3.1数据准备3.1.1数据集文件准备3.1.2数据集字段解释3.2使用SparkMLlib实现代码3.2.1引入项目依赖3.2.2将`MNIST

页川叶川·2022-11-30 08:37

自编码器/autoencoder

基本原理请看入门级的AE和VAE源代码：pytorch实现mnist生成，loss=重构+KL另一份关于VAE进行图像生成+图像定位/分割的源代码：[tensorflow,MNIST,有对各个步骤的详细介绍

xys430381_1·2022-11-30 07:58

mnist数据集svm python_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.将下载下来的压缩包解压后放到源代码所在的文件夹下即可。

翻译奥莉姐·2022-11-30 01:49

用numpy实现基于tensorflow训练结果的cnn

这里用到tensorflow训练cnn的代码，是基于这篇tensorflow官方的MNIST进阶文章改的，在测试集可以达到99%的正确率。

狂暴M佬·2022-11-30 01:48

numpy实现CNN

importnumpyasnpfromkeras.utilsimportto_categoricalpath="F:\mnist.npz"f=np.load(path)train_X,train_y=f

FPGA硅农·2022-11-30 01:48

深度学习之基于CNN实现汉字版手写数字识别（Chinese-Mnist）

Mnist数据集是深度学习入门的数据集，昨天发现了Chinese-Mnist数据集，与Mnist数据集类似，只不过是汉字数字，例如‘一’、‘二’、‘三’等，本次实验利用自己搭建的CNN网络实现Chinese

starlet_kiss·2022-11-29 23:30

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