Mnist 第58页

Tensorflow笔记——卷积神经网络

（可以实现分类和预测）全连接网络的参数个数位：（前层*后层+后层）如下面构建的这个全连接神经网络，其参数量为28*28*128w+128b+128*10w+10=101770个而上面的代码就是Mnist

中意灬·2022-09-21 15:26

Tensorflow制作自己数据集并用CNN训练自己的数据集

学习完用MNIST数据集训练简单的MLP、自编码器、CNN后，我想着自己能不能做一个数据集，并用卷积神经网络训练，所以在网上查了一下资料，发现可以使用标准的TFrecords格式，参考见最后面的链接。

Vertira·2022-09-21 08:21

刘二大人 PyTorch深度学习实践笔记 P9 多分类问题

CrossEntropyLossvsNULLossINLLLoss损失函数IICrossEntropyLoss损失函数III举例3、应用在MINIST数据集I实现过程II实现代码5、作业P9多分类问题1、softmax函数糖尿病数据集分类为0和1，MNIST

小白*进阶ing·2022-09-21 07:13

基于pytorch的GAN网络搭建

本次采用的数据库还是MNIST数据集，这里对数据的获取不在赘述。1、生成器生成器的主要功能是生成我们所需要的样本，这里是28*28的图片。

AI小蜗牛·2022-09-20 07:02

【GAN实战】MNIST手写数字生成——基于pytorch的GAN-MNIST

文章目录MNIST数据集介绍GAN-MNIST0.准备工作：导入相关包&参数设置1.数据预处理（transforms等）2.数据读取（Dataset和Dataloader）3.生成器和判别器的网络搭建4

nanyidev·2022-09-20 07:06

用pytorch搭建生成对抗网络(GAN)

importtorchfromtorchimportnnimporttorchvision.transformsastfsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportMNISTi

storm岚·2022-09-20 07:10

Pytorch搭建基本的GAN模型及训练过程

文章目录概述代码实战导包数据准备定义生成器定义判别器初始化模型、优化器及损失计算函数绘图函数GAN的训练输出整体代码参考资料概述本文通过Pytorch搭建基本的GAN模型结构，并通过torchvision的MNIST

半岛铁子_·2022-09-20 07:43

Pytorch深度卷积神经网络AlexNet

深度卷积神经网络AlexNetAlexNet网络用于MNIST手写数字识别，泛化性能测试acc_g=0.569，相较于MLP、LeNet所有提升完整训练代码见>>Github链接classAlexNet

Jokic_Rn·2022-09-19 12:55

【机器学习】PCA主成分项目实战：MNIST手写数据集分类

PCA主成分项目实战：MNIST手写数据集分类PCA处理手写数字集1模块加载与数据导入2模型创建与应用手动反爬虫：原博地址https://blog.csdn.net/lys_828/article/details

百木从森·2022-09-19 07:04

【keras入门】MNIST数据集分类

目录一、分步流程0.导入所需库1.载入数据3.创建模型4.训练模型5.完整代码二、需要用到的keras函数1.np_utils.to_categorical()2.keras.optimizers.SGD()3.model.compile()4.model.fit()5.model.evaluate()一、分步流程0.导入所需库importnumpyasnpfromkeras.datasetsim

Michael_Lzy·2022-09-18 09:25

本周小结---Mnist数据集和Alexnet网络

一、对Mnist数据集的理解手写数字数据集、单通道、尺寸为28*28、训练集60000张图片；测试集10000张图片。

yanyanyanzi111·2022-09-18 07:07

第2周学习：卷积神经网络基础

一、当前任务（一）视频学习专知课程-卷积神经网络（二）MNIST数据集分类、CIFAR10数据集分类、使用VGG16对CIFAR10分类代码练习（三）问题简答二、本周工作（一）视频学习内容深度学习三部曲

是IMI呀·2022-09-18 07:04

Pytorch实战 | 第P1周：实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营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手写数字识别（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：语言环境：Python3.6.5

K同学啊·2022-09-18 07:41

pytorch主要模块

模型训练基本流程基本参数设置数据读入自定义数据类从本地读入数据数据分批加载图片数据查看模型构建Module构造神经网络自己构造Layer构造模型模型初始化常用损失函数模型训练、验证与测试训练过程验证/测试过程优化器实例：FashionMNIST

Gu_NN·2022-09-16 07:15

Lesson 17.11 案例一：SVHN街道实景门牌识别

其风格与MNIST数据集相似，每张图像中是裁剪后获得的一个数字，并且是数字0~9相关的十分类，但整个数据集支持识别、检测、无监督三种任务，SVHN数据集也因此具有三种不同的benchmark。由

Grateful_Dead424·2022-09-14 07:59

从0到1，采用全连接层实现普通GAN，利用Pytorch实现随机向量生成手写数字Mnist（GAN：一种深度学习网络）

实例操作一、代码二、中间结果一、代码'''使用随机噪声生成手写数字1.数据准备2.网络搭建：生成器、判别器3.损失函数、优化器4.训练、测试、保存中间结果5.保存模型'''importosimportargparseimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.utilsimport

NorthSmile·2022-09-12 07:41

PyTorch卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

直接run,数据集在执行train_dataset=datasets.MNIST(download=True)会自动下载，稍等就好importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

interesting233333·2022-09-12 07:33

【pytorch学习实战】第五篇：卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

非晚非晚·2022-09-12 07:55

Pytorch实现MNIST手写数字识别（全连接神经网络及卷积神经网络）

项目简介MNIST手写数字识别数据集是入门卷积神经网络（CNN）的一个常见数据集，它总共包含70000张图片，每张图片表示的是一个手写数字，共0～9这10个数字，也就是10个类别，每张图片均为灰度图片，

1只程序猿·2022-09-12 07:54

Pytorch训练神经网络完整步骤：搭建一个完整的神经网络（以用于Mnist手写数字识别的卷积神经网络为例）

搭建神经网络完整步骤一、搭建流程二、Mnist手写数字识别案例1.导入相关包：如torch、numpy、matplotlib等2.数据集准备3.搭建网络架构4.训练目标：损失函数5.优化器6.网络训练7

NorthSmile·2022-09-12 07:19

softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Soloy_·2022-09-10 07:21

神经网络分类任务

本节我们介绍手写字体识别的任务，使用的Mnist数据集是在官网下载的，这种获取方式并不常见，我们只在今天的讲解中用到，所以这段的代码不需要理解。importtorchfrompathlibi

有理想的打工人·2022-09-09 07:27

从零开始搭建自己的卷积神经网络：day.2--LeNet.5复现

直接贴lenet-5的代码吧importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#加载数据mnist=input_data.read_data_sets

@彼岸花·2022-09-08 08:28

CNN-1: LeNet-5 卷积神经网络模型

在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到大约99.2%的正确率。2、LeNet-5模型结构LeNet-5模型总共有7层，下图展示了LeNet

weixin_30807677·2022-09-08 08:57

CNN学习系列：千里之行始于足下——使用PyTorch复现经典LeNet网络

此处所使用的的数据集，即是Lecun当年用到的数据集，MNIST。这里有一个手写数字识别的可视化网站，借助它能直观地

卖篇论文娶媳妇·2022-09-08 08:56

TensorFlow神经网络（八）卷积神经网络之Lenet-5

对Lenet微调，使其适应Mnist数据集：二、Lenet神经网络在Mnist数据集上的实现1.前向传播mnist_lenet5_forward.p

petSym·2022-09-08 08:56

卷积神经网络的图像分类技术研究毕设目录

用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。

快乐的小荣荣·2022-09-08 07:30

R语言在mnist数据集使用torch建立卷积神经网络

如果你在使用R语言，想要用R语言建立一个深度神经网络，那将是非常困难的。因为好多的深度神经网络的架构，都是在python上，而关于R语言的非常少。如nnet包，RSNNS包等，受之于激活函数的影响，以及只能使用一个cpu进行单线程计算，并且这些包也没有提供建立卷积神经网络的功能。几年前，我被R的tensorflow包短暂地吸引住了，但我无法建立一个可靠的工作流程，因为它的Python后端不断地挡路

linxy_R语言·2022-09-07 20:36

实验十一、使用PyTorch训练MNIST数据集上的卷积神经网络

标题第1关：使用PyTorch建立网络模型任务描述本关任务：使用PyTorch建立网络模型。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：PyTorch基础；使用PyTorch建立网络模型。PyTorch简介进行深度学习研究离不开深度学习框架。目前主流的深度学习框架包括Google发布的TensorFlow、Facebook发布的PyTorch和Amazon发布的MXNet等。根据深度学习框架的运行方式，

亂世卍雲曦·2022-09-07 20:51

PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别详情

引入必要库2.下载数据集3.加载数据集4.搭建CNN模型并实例化5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器6.训练函数7.测试函数8.运行三、总结前言：本篇文章基于卷积神经网络CNN，使用PyTorch实现MNIST

·2022-09-06 16:55

深度学习（图像方向）常见名词术语

文章目录从分类器开始图像分类分类(classify)分类器(classifier)MNISTCIFAR10ImageNet类内方差(intra-c

章天杰·2022-09-06 07:55

机器学习实战（降维）

计算密集，转换过程难以理解什么时候用到降维分类前，加速；聚类前，可视化数据维度诅咒高维数据集——非常稀疏——训练实例彼此远离——容易过拟合主要动机：特征过多，训练变得缓慢，难以寻找更好的解决方案例子：MNIST

aka.炼金术士·2022-09-04 07:42

深度学习------神经网络图像识别（tensorflow实现）

__version__)2.8.0导入FashionMNIST数据集该数据集包含10个类别的70,000个灰度图像。这些图像以低分

「已注销」·2022-09-03 07:38

神经网络正则化技术防过拟合和R语言CNN卷积神经网络手写数字图像数据MNIST分类

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23184在训练深度神经网络时，在训练集和验证集上实现相同的性能通常很麻烦。验证集上相当高的误差是过度拟合的明显标志：神经网络在训练数据方面变得过于专业。在本文中，我们提供了有关如何绕过此问题的综合指南。神经网络中的过拟合在处理任何机器学习应用程序时，重要的是要清楚地了解模型的偏差和方差。在传统的机器学习算法中，我们讨论了偏差与方差的权衡**，它包

·2022-09-02 16:53

Tensorflow笔记——基于Mnist数据集图片分类的神经网络

目录1.所用到的函数解析打开图片显示图片保存图片转换图片模式转化为Numpy数组文件保存与读取回调函数2.构建神经网络模型数据集代码训练效果本文基于Mnist图像搭建其自己所需数据集，从而对其数据集进行保存

中意灬·2022-09-01 11:21

Tensorflow2.x读取手写体数字识别MNIST数据集

最近在积攒粉丝500，大家帮帮忙，动动小手指关注、点赞、收藏…一、了解数据集的结构MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，也包含了每一张图像的标签（告诉我们图片是数字几）：MNIST

AI学长·2022-09-01 11:51

OpenCV图像处理——python批量缩放图片并存储，cv2.resize()的应用

核心代码：以将480*480的8张图片缩小为300*300为例importcv2importnumpyasnpimportosos.mkdir("D:/MNIST-master/data/img_resize

长弓同学·2022-09-01 07:25

PyTorch-模型建立

文章目录Fashion-MNIST数据集介绍什么是MNIST？什么是Fashion-MNIST？是什么让MNIST成为FashionMNIST？FashionMNIST是怎么创建的？

love the future·2022-08-29 07:11

【人工智能选修课】实验报告

基于神经网络的MNIST手写数字识别仅仅是“人工智能选修课”的上机作业文章目录基于神经网络的MNIST手写数字识别一、实验目的二、实验内容MNIST数据集分层采样方法神经网络模型评估方法三、实验方法设计

框架主义者·2022-08-27 07:39

158行Python代码复现DeepMind递归神经网络DRAW

rgznai100）【导读】最近，谷歌DeepMind发表论文(DRAW:ARecurrentNeuralNetworkForImageGeneration），提出了一个用于图像生成的递归神经网络，该系统大大提高了MNIST

Python大本营·2022-08-27 07:37

优达学城《DeepLearning》2-1：卷积神经网络

设计和训练一个CNN来对MNIST手写数字分类。设计并训练一个CNN来对CIFAR10数据集中的图像进行分类。

⊙月·2022-08-25 07:29

卷积神经网络CNN实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：深度学习100例-卷积神经网络实现mnist手写数字识别作者：K同学啊本实验很适合小白入手。

老师我作业忘带了·2022-08-25 07:40

tensorflow学习笔记——搭建卷积神经网络

该网络仅应用于单一目标识别，网络结构如下表：以手写体数字识别为例，代码如下：importosimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

wxsy024680·2022-08-24 11:26

机器学习中的混淆矩阵

在NeuralNetwork:TestingwithMNIST一章中，我们将使用大型数据集和10个类，因此我们需要适当的评估工具。

IT娜娜·2022-08-24 07:36

CNN autoencoder 先降维再使用kmeans进行图像聚类是不是也可以降维以后进行iforest处理？...

importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activation

djph26741·2022-08-24 07:34

[Python人工智能] 三十七.Keras构建无监督学习Autoencoder模型及MNIST聚类可视化详解

本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识，然后介绍Keras构建自编码的案例，即通过MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析，运行效果如下图所示。基础性文章，希望对您有所帮助！

Eastmount·2022-08-24 07:25

GAN生成手写数字（TensorFlow，Mnist数据集）

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录GAN介绍定义训练参数构建判别器和生成器构建模型查看mnist数据集图片进行训练显示结果GAN介绍参考自：传送门先介绍一下生成模型（Generativemodel）

csp_·2022-08-23 07:46

MNIST Pytorch官方代码解读

前言最近要学习dqn，项目组用pytorch作为深度学习框架，以此记录pytorch的学习笔记因为是速成的，一周看的python，半周numpy，到现在一周半的pytorch，如果有错误请大家指出Mnist

kay19960417·2022-08-23 07:39

利用tensorflow进行机器学习实例3（MNIST手写数字识别）

今天想研究的问题就是这一类的分类问题：MNIST手写数字识别，就是利用我们训练的模型对一张手写数字图片进行识别，判断这个数字是0~9中的哪一个？

MYH永恒·2022-08-22 10:25

Pytorch:GAN生成对抗网络实现MNIST手写数字的生成

github：https://github.com/SPECTRELWF/pytorch-GAN-study个人主页：liuweifeng.top:8090网络结构最近在疯狂补深度学习一些基本架构的基础，看了一下大佬的GAN的原始论文，说实话一头雾水，不是能看的很懂。推荐B站李宏毅老师的机器学习2021的课程，听完以后明白多了。原始论文中就说了一个generator和一个discriminator

spectrelwf·2022-08-22 07:02

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