Mnist 第49页

Caffe之mnist数据集初体验

参考官网：caffe|Lenet和一个很早的博客：mnist开始自己的caffe初体验#####TrainingLeNetonMNISTwithCaffe首先，我们配置好了caffe的环境，下载依赖项并且编译通过

Li_GaoGao·2022-11-21 21:28

cGAN/cDCGAN，MNIST数据集初体验(内含原理，代码)

生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)，简称GAN网络。有人说这是21世纪最让人激动的“发明”，虽然我忘了我是从哪看到的这句话，貌似是发明了卷积神经网络那位大佬说的。我试过以后，对于AI兴趣爱好者来说确实挺激动的！对于标题中的cGAN/cDCGAN，小c，全称是conditional，条件的。DC，全称是DeepConvolution，深度卷积。都是G

AI门童·2022-11-21 21:55

MNIST初体验

utils.py代码importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchdefplot_curve(data):fig=plt.figure()plt.plot(range(len(data)),data,color='blue')plt.legend(['value'],l

hzaulidepeng·2022-11-21 21:54

03.6. softmax回归的从零开始实现

操作3.6.3.定义模型3.6.4.定义损失函数3.6.5.分类精度3.6.6.训练3.6.7.预测3.6.8.小结3.6.softmax回归的从零开始实现将使用刚刚在3.5节中引入的Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

03.7. softmax回归的简洁实现

3.7.1.初始化模型参数3.7.2.重新审视Softmax的实现3.7.3.优化算法3.7.4.训练3.7.5.小结3.7.softmax回归的简洁实现本节如在3.6节中一样，继续使用Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

基于贝叶斯分类器（朴素贝叶斯）的手写数字识别

1.认识mnist数据集2.朴素贝叶斯分类原理就不再介绍：3.代码如下：importnumpyasnpfromstructimportunpackimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImagefromcollectionsimportCounterimportmathfromsklearn.decompositionimportPCA

一个编程的菜鸡·2022-11-21 20:38

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_基于MNIST数据集实现手写数字识别

介绍在TensorFlow的官方入门课程中，多次用到mnist数据集。

weixin_39990819·2022-11-21 19:06

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_Jetson nano 基于MNIST 实现手写数字识别

训练，使用mnist数据集，Lenet-5网络模型，在jetsonnano上进行训练，得到参数模型，训练过程在jetsonnano上完成，epoch的数量设置为16，测试集的正确率可以达98%~99%，

weixin_39639381·2022-11-21 19:35

动手学深度学习——多层感知机从零开始实现及简洁实现

首先需要导入需要的包importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l"""1、获取数据使用FashionMNIST

橙子吖21·2022-11-21 19:30

第七次周报

其他模型所需数据量较大，下周配好服务器后将继续进行实验Lenet-5使用mnist数据集训练并测试了Lenet_5，代码如下：importtensorflowastfimportpa

三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:59

PyTorch——实现多层感知机（附完整代码）

mlp-scratchhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.10_mlp-pytorch加载数据依然使用“Fashion-MNIST

cqu_shuai·2022-11-21 19:52

深度学习——多层感知机实现代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd21.加载数据集batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

jbkjhji·2022-11-21 19:49

第3次作业-卷积神经网络

三、`Part2`代码练习1.MNIST数据集分类：构建简单的CNN对mnist数据集进行分类。同时，还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。

ouc_se_group13·2022-11-21 18:36

手写数字识别

MNIST数据集MNIST数据集是深度学习领域标准，易用的成熟数据集。由6万个训练样本和1万个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。

oogogogogo·2022-11-21 17:03

Pytorch_cnn_mnist

加入我们要用两层卷积神经网络来提取特征对mnist数据集进行分类，在pytorch中，我们应该如何设计网络？最基本的卷机层与池化层怎么去搭配，如何计算？

思考实践·2022-11-21 17:27

pytorch实现rnn并且对mnist进行分类

1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图上面是rnn展开成

weixin_30410119·2022-11-21 17:55

【Pytorch】梯度下降算法

梯度下降与梯度上升3.梯度下降法算法详解3.1梯度下降算法的具象解释3.2需了解的相关概念3.3算法缺点4.梯度下降算法应用4.1应用一：拟合直线4.1.1场景分析4.1.2解题步骤4.1.3步骤总结4.2应用二：MNIST

代码被吃掉了·2022-11-21 16:35

Pytorch构建卷积神经网络对MNIST数据集进行分类

对于一张输入的图片，该图片是栅格图像，也就是说图片分成一格一格，每一格代表一个像素，对于patch（图片块），我们按照块的大小，从上到下、从左到右对图片进行遍历，然后对每个图像块进行卷积运算。如何卷积：（1）对于单通道的进行卷积时，首先按照卷积核的规模比如说3x3，那么现在输入图像中画出3x3的窗口，然后该窗口和这个卷积核进行数乘运算，即对应位置元素相乘再相加，然后移动窗口不断遍历，最终得到输出，

CH339·2022-11-21 14:10

10_Introduction to Artificial Neural_4_Regression MLP_Sequential_Subclassing_saveMode_Callback_board

10_IntroductiontoArtificialNeuralNetworkswithKeras_HuberLoss_astype_dtype_DNN_MLP_G.gv.pdf_mnisthttps

LIQING LIN·2022-11-21 14:54

基于神经网络的文本分类,卷积神经网络文本分类

functiontest_example_DBNloadmnist_uint8;train_x=double(train_x)/255;test_x=double(test_x)/255;train_y

普通网友·2022-11-21 14:41

10、卷积神经网络（补充）

（1）用卷积神经网络实现GoogleNet中的InceptionModule（2）1x1卷积核目的：减少计算量（3）在MNIST数据集上，用卷积神经网络实现GoogleNet代码：'''InceptionModule1x1

碳水大炸弹·2022-11-21 14:00

pytorch 实现MLP（多层感知机）

pytorch实现多层感知机，主要使用torch.nn.Linear(in_features,out_features)，因为torch.nn.Linear是全连接的层，就代表MLP的全连接层本文实例MNIST

robator·2022-11-21 12:54

【Mindspore Hub】【load】无法load模型

MindsporeHub【操作步骤&问题现象】importmindspore_hubasmshubmodel=mshub.load("mindspore/1.6/lenet_mnist",num_class

xi_xiyu·2022-11-21 12:31

Yolov5系列AI常见数据集(1)车辆,行人,自动驾驶,人脸,烟雾

Fashion-MNIST图像数据集（200.4MB）每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注：标注编号描述0T-shirt/top（T恤）1Trouser（裤子）2Pullover（套衫）3Dress

普通网友·2022-11-21 12:51

pytorch深度学习-微调（fine tuning）

这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集

我是一颗棒棒糖·2022-11-21 12:18

【深度学习】图像分类数据集Fashion-MNIST

一、介绍Fashion-MNIST是⼀个10类服饰分类数据集。torchvision包：它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要⽤来构建计算机视觉模型。

旅途中的宽~·2022-11-21 10:49

【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

1Introduction目前存在的数据集如NORB，Caltech-101/256和CIFAR-10/10等都是样本量为几万的小数据集，且大部分都是小尺寸图像，通过图像增强可以实现简单的识别任务，比如说MNIST

Ziy.·2022-11-21 07:51

C#基于Halcon深度学习分类例程DeepLearning_Classification_MNIST_Halcon

用C#写的基于Halcon深度学习分类例程，可以当分类工具使用，能够快速训练和测试分类模型，操作非常直观方便！本例基于Halcon深度学习，运行需要安装Halcon深度学习环境，参考https://blog.csdn.net/xuanbi8560/article/details/80911015本例软件配置如下：1、halcon-19.05.0.0-windows.exe2、halcon-19.0

「已注销」·2022-11-21 07:11

keras入门实战：手写数字识别

本文用深度学习Python库Keras实现深度学习入门教程mnist手写数字识别。mnist手写数字识别是机器学习和深度学习领域的“helloworld”,MNIST数据集是手写数字的

sunwillz·2022-11-21 06:15

tensorflow学习笔记：小项目实战：识别图中模糊的手写数字

需要用到的数据集为开源数据集：MNIST实现步骤：导入MNIST数据集分析MNIST样本特点，定义变量构建模型训练模型并输出中间状态参数测试模型保存模型读取模型1.1导入图片数据集MNIST数据

heart_ace·2022-11-21 05:24

全连接神经网络手写数字识别应用开发完整版

/mnist_data_jpg/mnist_train_jpg_6

wwxy261·2022-11-21 05:30

手写数字数据集——MINST的读取及预处理

MNIST是一个手写数字集合，每张图片分辨率为28x28，像素点数值取值范围0~255。

dejavuuu~·2022-11-21 05:29

TensorFlow1（一）全连接神经网络识别mnist数据集

首先我们来介绍一下mnist数据集MNIST数据集由YannLeCun搜集，是一个大型的手写体数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统，也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。

有梦的人心态要好·2022-11-21 05:51

Pytorch多层全连接神经网络实现手写数字识别

一、库导入importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportmnist#导入pytorch内置的mnist数据fromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoader

HKO·2022-11-21 05:12

全连接神经网络实现MNIST手写数字识别

在对全连接神经网络的基本知识（全连接神经网络详解）学习之后，通过MNIST手写数字识别这个小项目来学习如何实现全连接神经网络。MNIST数据集对于深度学习的任何项目来说，数据集是其中最为关键的部分。

ShiningLeeJ·2022-11-21 05:10

6.全连接神经网络之手写数字(MNIST)识别(2)

第一篇关于MNIST的实验就没有加入隐藏层，就是简单的神经网络，今天这篇就加入了一个隐藏层，所以可以称为全连接神经网络。

不要瞎胡闹·2022-11-21 05:09

吸烟行为检测图像数据集的采集与标注

(1)人工智能领域网络公开的标注测试图像数据集介绍①MNISTMNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，官网给定的数据集分为四个文件，分别是训练及图像和训练集标签、测试集图像和测试集标签。

小段学长·2022-11-21 04:49

深度学习经典数据集汇总

计算机视觉（CV）方向的经典数据集包括MNIST手写数字数据集、FashionMNIS

小白学视觉·2022-11-21 04:49

图像分类、目标检测、图像分割----简介

1.图像分类：单任务算法1.1公开数据集：（1）MNIST：10个类别，手写数字体数据集，6万条训练数据和1万条测试数据，28*28的灰度图；（2）FashionMNIST：10个类别，6万条训练数据和

fancy-TT·2022-11-21 04:17

Pytorch张量与自动微分：纯过程式搭建LeNet实现MNIST图像分类(附源码)

1、环境依赖torch=1.6.0+cu101CUDA:10.1cuDNN:7.6.22、多通道卷积操作在许多应用程序中，我们处理的是具有多个通道的图像。一个典型的例子是RGB图像。每个RGB通道强调原始图像的不同方面，如图1所示。多通道卷积就如图2所示。每个核被应用到前一层的输入通道上，以生成一个输出通道。这是一个核扩展的过程。我们对所有核重复这样的过程，以生成多个通道。然后将这些通道中的每一个

Apαche·2022-11-21 01:09

手写数字识别代码

importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.autogradimportVariablefromtorchimportoptimimporttorch.nnasnni

hualihushao001·2022-11-21 01:17

我对AlexNet的理解

在AlexNet之前：处理的数据集较小（几万张图像的数量级）（如Mnist

像梦一样自由al·2022-11-21 01:56

实验六卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录卷积神经网络5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.3模型训练5.3.4模型评价5.3.5模型预测使用前馈神经网络实现MNIST识别

岳轩子·2022-11-21 00:45

PaddlePaddle2.0构建LeNet-5模型进行MNIST手写数字分类

PaddlePaddle2.0构建LeNet-5模型进行MNIST手写数字分类一、完整代码importpaddleimportpaddle.nn.functionalasFfrompaddle.vision.transformsimportCompose

学习要有仪式感呦·2022-11-21 00:14

【1】paddle飞桨框架高层API使用讲解

下面以MNIST分类器为例子，来感受一下便捷吧！importpaddlefrompaddle.vision.transformsimportCompose,

汀、·2022-11-21 00:09

NNDL 实验六卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

文章目录5.4基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1模型构建5.4.1.1残差单元5.4.1.2残差网络的整体结构5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.2.1模型训练5.4.2.2模型评价5.4.3带残差连接的ResNet185.4.3.1模型训练5.4.3.2模型评价5.4.4与高层API实现版本的对比实验学习并在实验中使用：torchvision.models.resnet18(

牛奶园雪梨·2022-11-21 00:04

paddle入门-使用LeNet在MNIST实现图像分类方法一

MNIST数据集实现图像分类一、配置环境importpaddleprint(paddle.

Vertira·2022-11-21 00:30

神经网络与深度学习实验day11-基于torch用ResNet18模型实现MNIST

神经网络与深度学习实验day11-基于torch用ResNet18模型实现MNIST5.4基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1模型构建5.4.1.1残差单元5.4.1.2残差网络的整体结构5.4.2

小鬼缠身、·2022-11-21 00:55

飞桨实验（1.使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类（基于基础API和高层API，完成模型的训练与预测）2.完成实践：手写数字识别任务）

飞桨实验（1.使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类（基于基础API和高层API，完成模型的训练与预测）2.完成实践：手写数字识别任务）Conda下载(一般选择CPU版)：condainstallpaddlepaddle

星川皆无恙·2022-11-21 00:54

max函数的在机器学习预测中的用法

学习记录2022-11-16在模型预测过程中使用max函数得到预测结果在mnist手写数字识别任务中借鉴了一些网络上其他人的代码，在获取预测标签时，对其通过max函数（batch_size,output_dim

AChun喜极而气·2022-11-20 23:45

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