Mnist

Tensorflow---使用Tensorflow进行自定义模型的创建

代码中的数据集合可以通过以下代码进行加载importtensorflowastf(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data
水哥很水·2022-11-20 07:47

安装MXnet包，实现MNIST手写数体识别

我想写一系列深度学习的简单实战教程，用mxnet做实现平台的实例代码简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。这一系列的主要内容偏向于讲解实际的例子，从样例和代码里中学习解决实际问题。我会默认读者有一定神经网络和深度学习的基础知识，读者在这里不会看到大段推导和理论阐述。基础理论知识十分重要，如果读者对理论知识有兴趣，可以参看已有的深度学习教程补充和巩固理论基础，这里http://deeplea
weixin_30367543·2022-11-20 06:07

mxnet系列教程之1-第一个例子

第一个例子当然是mnist的例子假设已经成功安装了mxnet例子的代码如下：cdmxnet/example/image-classificationpythontrain_mnist.py这样就会运行下去
andeyeluguo·2022-11-20 05:22

用MXnet入门实战深度学习之一：安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别

用MXnet实战深度学习之一：安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别我想写一系列深度学习的简单实战教程，用mxnet做实现平台的实例代码简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。
Real_BB·2022-11-20 05:49

深度学习-卷积神经网络（目标检测环境搭建）-TensorFlow及Keras环境搭建&详细安装教程

系列文章相关文章深度学习-卷积神经网络-实例及代码0.8—基于最小均方误差的线性判别函数参数拟合训练深度学习-卷积神经网络-实例及代码0.9—MNIST数据集介绍、下载及基本操作深度学习-卷积神经网络-
猴哥智能·2022-11-20 04:50

回归+损失函数+图片分类数据集

从回归到多类分类从回归到多类分类-均方损失从回归到多类分类-无校验比例从回归到多类分类-校验比例Softmax和交叉熵损失损失函数L2LossL1LossHuber’sRobustLoss图像分类数据(MNIST
噜啦l·2022-11-20 03:02

李沐-动手学深度学习-图像分类数据集

MNIST数据集是图像中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。
啥都想学点的研究生·2022-11-20 03:22

Tensorflow实现CNN流程

本文使用Tensorflow基于CNN完成MNIST数据集的分类任务。
蛋王派·2022-11-20 02:18

一、用Python从零实现横向联邦图像分类

`Resnet18`在`MNIST`上的联邦学习与中心化训练的
范星星·2022-11-20 02:56

Pytorch实现多分类问题 样例解释 通俗易懂 新手必看

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文章目录初学者学习Pytorch系列前言一、先上代码二、代码编写解释1.Mnist
GDUT 小胖鱼·2022-11-20 02:08

看了上百篇文章，我希望用我方式让大家通俗理解CNN

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·2022-11-20 02:07

Pytorch使用Inception及Residual 提高模型精确度 解决代码冗余 梯度为零问题

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·2022-11-20 01:12

【深度学习案例】手写数字项目实现-2.Python模型训练

Python模型训练4.Python基于Pytorch框架实现模型训练4.1训练环境4.2定义数据加载器4.3定义网络（net,py）4.4定义训练器(trainer.py)4.5模型训练（main_MNIST.py
爱码一万年·2022-11-20 01:43

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

我们采用常用的手写数字识别数据集：MNIST数据集。MNIST数据集是计算机视觉领域的经典入门数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。这些数字已经过
zc.9495·2022-11-19 22:59

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

5.4基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络（ResidualNetwork，ResNet）是在神经网络模型中给非线性层增加直连边的方式来缓解梯度消失问题，从而使训练深度神经网络变得更加容易。假设f(x;θ)为一个或多个神经层，残差单元在f()的输入和输出之间加上一个直连边。不同于传统网络结构中让网络f(x;θ)去逼近一个目标函数h(x)，在残差网络中，将目标函数h(x)拆为了两个部分：恒等函数
zc.9495·2022-11-19 22:59

Softmax分类器

MNIST数据集有10个标签，如何设计网络结构？可以使用Softmax输出预测分布。
1100dp·2022-11-19 22:24

逻辑回归小例子

omega+by^=x∗ω+b损失函数：loss=(y^−y)2=(x∗ω−y)2loss=(\hat{y}-y)^2=(x*\omega-y)^2loss=(y^−y)2=(x∗ω−y)2分类任务：MNIST
1100dp·2022-11-19 22:54

Tensorflow2.1 MNIST图像分类实现思路分析

目录前言主要思路和实现(1)加载数据，处理数据(2)使用keras搭建深度学习模型(3)定义损失函数(4)配置编译模型(5)使用训练数据训练模型(6)使用测试数据评估模型(7)展示不使用归一化的操作的训练和评估结果前言之前工作中主要使用的是Tensorflow1.15版本，但是渐渐跟不上工作中的项目需求了，而且因为2.x版本和1.x版本差异较大，所以要专门花时间学习一下2.x版本，本文作为学习Te
·2022-11-19 22:42

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（7）——fully_connected_layer层结构类分析

卷积神经网路中的全连接层在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果：LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如这里我们需要对MNIST
山在岭就在·2022-11-19 22:03

python卷积神经网络图像,卷积神经网络python实现

实验输入仍然采用MNIST图像使用10个featuremap时，卷积和pooling的结果分别如下所示。部分源码如下：[python]viewplaincopy#coding=utf-8'''''
快乐的小荣荣·2022-11-19 22:57

深度学习-----课堂笔记

3.1从感知机到神经网络3.2激活函数（activationfunction）3.3多维数组1）.shape2）矩阵乘法3.43层神经网络的实现1）符号确认2）各层间信号传递的实现3.5手写数字识别1）MNIST
梦蔚·2022-11-19 22:50

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

我们采用常用的手写数字识别数据集：MNIST数据集。MNISThandwrittendigitdatabase,YannLeCun,CorinnaCortesandChr
Sun.02·2022-11-19 21:30

神经网络与深度学习（六）卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

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总结5.4基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络（ResidualNetwor
Sun.02·2022-11-19 21:30

动手学深度学习--课堂笔记图片分类数据集

Fashion-MNIST数据集：包含70000张灰度图像，其中包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集，每个示例都是一个28x
weixin_46480637·2022-11-19 21:21

三层BP神经网络

构建一个三层神经网络,参考《python神经网络》写了一个简单的三层BP神经网络，然后更新权重使用的是SGD(随机梯度下降），每读取一个数据就更新一次权重，用MNIST数据集中的一个小样本数据训练，其中包含了一百个图像
w冷淡·2022-11-19 21:40

PyTorch模型定义及MNIST演示

深入浅出PyTorch》（5）Sequential+ModuleList+ModuleDict代码演示前言深度学习模型构建和搭积木一样有趣，要想实现最终的结果，首先需要明白如何定义单个模型，本节将通过MNIST
Beyond_April·2022-11-19 19:33

PyTorch主要组成模块+FashionMNIST基础实战

PyTorch》（3、4）文章目录Datawhale202210——《深入浅出PyTorch》（3、4）前言一、深度学习任务的总体流程与具体说明DL/ML任务的总体流程PyTorch实现流程二、FasionMNIST
Beyond_April·2022-11-19 19:02

【PyTorch】CNN图像识别分类模型

使用PyTorch搭建一个类似LeNet-5的卷积神经网络结构，用于fashion-mnist数据集的图像分类。分为数据准备、模型建立、使用训练集进行训练和使用测试集测试模型效果并可视化。
12smile25·2022-11-19 18:52

Pytorch迁移学习实现CNN图片分类

1.1数据预处理使用的是mnist_data数据集，先导入torchvision的datasets包，使用里面MNIST类，获取mi
LotusQ·2022-11-19 18:16

基于KNN的MNIST图像分类

KNN基于KNN的MNIST图像分类1核心思想2实验环境3实现代码3.1数据预处理3.2KNN实现4测试分析4.1混淆矩阵4.2K取值的影响（1）K对正确率的影响（2）K对运行时间的影响基于KNN的MNIST
zhongzhehua·2022-11-19 16:15

python的sklearn示例_基于sklearn的常用分类任务指标Python实现

基于tensorflow-1.0与mnist数据集做demo展示并列举实验结果。文末附有sklearn.metr
weixin_39834149·2022-11-19 16:09

贝叶斯分类python_贝叶斯决策分类器 MNIST手写数据集 分类 python实现

转载：(1)https://zhuanlan.zhihu.com/p/51200626(2)菊安酱的机器学习第三期(3)代码来自：https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm(4)https://blog.csdn.net/taiji1985/article/details/73657994贝叶斯：首先,贝叶斯分类算法是统计学中的一种概率分类方法
weixin_39776991·2022-11-19 16:38

python调用数据集mnist_使用MNIST数据集进行分类

获取数据集提前将MNIST数据集下载好，并放在’\scikit_learn_data’目录之下fromsklearn.datasetsimportfetch_mldatamnist=fetch_mldata
逝落之心·2022-11-19 16:08

朴素贝叶斯MNIST手写识别分类python实现

代码中的mnist-original.mat文件需要自行下载，并放入当前路径的datasets\mldata文件夹下。
小胖胖的大宝宝·2022-11-19 16:28

python卷积神经网络代码,python卷积神经网络分类

实验输入仍然采用MNIST图像使用10个featuremap时，卷积和pooling的结果分别如下所示。部分源码如下：[python]viewplaincopy#coding=utf-8'''''
快乐的小荣荣·2022-11-19 16:50

Python：基于Sklearn的MNIST分类问题代码

程序代码###############相关库导入部分###############fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.decompositionim
北岛寒沫·2022-11-19 16:45

开源一个 PyTorch 分布式训练 mnist 的例子代码

大家都知道，mnist之于深度学习计算机视觉，就像helloworld对于各大编程语言，我相信很多朋友看各个深度学习框架，都是看一下训练mnist的例子，例如PyTorch的mnist例子，TensorFlow
u010900574·2022-11-19 16:37

学习笔记3

阶跃函数代码实现：函数图像：sigmoid函数与阶跃函数的对比代码实现：函数图像：softmax函数代码定义ReLu函数代码实现：函数图像：多维数组运算代码实现：结果展示：三层神经网络的实现结果展示：小结MNIST
码农10087号·2022-11-19 15:14

PyTorch中使用TensorBoard可视化模型、数据和训练过程

本教程使用Fashion-MNIST数据集说明了它的一些
NaiveYoungPeo·2022-11-19 15:42

实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

我们采用常用的手写数字识别数据集：MNIST数据集。MNIST数据集是计算机视觉领域的经典入门数据集，包含了60,000个训练样
沐一mu·2022-11-19 14:54

实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

目录基于残差网络的手写体数字识别实验模型构建残差单元残差网络的整体结构没有残差连接的ResNet18模型训练模型评价带残差连接的ResNet18模型训练模型评价与高层API实现版本的对比实验Pytorchtorchvision.models总结ref基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络（ResidualNetwork，ResNet）是在神经网络模型中给非线性层增加直连边的方式来缓解梯度消失问题
沐一mu·2022-11-19 14:54

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

文章目录前言一、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编辑遇到的问题总结前言这我还是写的很细，并且感觉这次用到了好多上一个实验的
别被打脸·2022-11-19 13:23

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

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总结：5.4基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络（ResidualNetwo
Persevere~~~·2022-11-19 13:06

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录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，与LeNet
Persevere~~~·2022-11-19 13:35

【人工智能实验】卷积神经网络CNN框架的实现与应用-手写数字识别

2、最终的实验结果3、采用3折交叉验证四、实验总结1、CNN算法步骤2、设计程序流程图3、试分析mnist数据集X_train、X_test以及相对应的Y_train、Y_test。
小果果学长·2022-11-19 13:46

下载MNIST数据集UserWarning: The given NumPy array is not writeable

使用pytroch下载MNIST数据集时出现warning，虽说不是错误就不影响，但也是闲着去百度了一番。直接点击蓝色路径文字，跳到报错代码位置copy=False删掉就可以了。
胖胖a·2022-11-19 13:05

Pytorch | 报错The given NumPy array is not writeable,and PyTorch does not support non-writeable tensor

Pytorch|报错ThegivenNumPyarrayisnotwriteable,andPyTorchdoesnotsupportnon-writeabletensor1.报错2.解决方案2.1查找mnist.py
软耳朵DONG·2022-11-19 12:56

加载数据集报错The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors.

加载MNIST数据集报错ThegivenNumPyarrayisnotwriteable,andPyTorchdoesnotsupportnon-writeabletensors.解决办法：找到torchvision
闭关の阿洁·2022-11-19 12:26

深度学习常见数据集下载百度网盘链接（MNIST、Mini ImageNet、CelebA、CIFAR、Market-1501、omniglot）

MNIST链接：https://pan.baidu.com/s/1Ng5DSIUDQnRhgnqRLUI4_g提取码：1rqzMiniImageNet链接：https://pan.baidu.com/s
宇弦酒仙·2022-11-19 12:55

The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors.

导入MNIST数据集时出错UserWarning:ThegivenNumPyarrayisnotwriteable,andPyTorchdoesnotsupportnon-writeabletensors.Thismeansyoucanwritetotheunderlying
bkdly9·2022-11-19 12:49
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