Mnist 第61页

【PyTorch】学习【深入浅出PyTorch | GitHub】

开源项目：【深入浅出PyTorch|GitHub】FashionMNIST时装分类参考【GitHub-第四章基础实战——FashionMNIST时装分类】经过前面三章内容的学习，我们完成了以下的内容：对

myaijarvis·2022-07-05 07:01

【机器学习】手写数字识别

数据集MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所，训练集由250个不同人手写数字构成，50%高中学生，50%来自人口普查局。数据集展示数据集下载百度云

hjk-airl·2022-07-04 22:00

Python实现双向RNN与堆叠的双向RNN的示例代码

目录1、双向RNN2、堆叠的双向RNN3、双向LSTM实现MNIST数据集分类1、双向RNN双向RNN(BidirectionalRNN)的结构如下图所示。

·2022-07-04 11:43

《动手学深度学习》（二）-- 多层感知机

1多层感知机1.1从零开始实现本节将继续使⽤Fashion-MNIST图像分类数据集，数据导入步骤和上一节一样，本节将不再展示。

长路漫漫2021·2022-07-03 13:04

Pytorch：卷积神经网络-识别 Fashion-MNIST

Pytorch:卷积神经网络识别Fashion-MNISTCopyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem,SchoolofArtificialandIntelligence

宅家的小魏·2022-07-03 07:49

PyTorch 入门

深度学习项目MNIST手写数字识别MNIST手写数字识别导入相关库importtorch#pytorch中最重要的模块，封装了神经网络相关的函数importtorch.nnasnn#提供了一些常用的函数

1^365·2022-07-03 07:48

深度学习pytorch框架--卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN的基本原理卷积--局部特征提取池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch实现卷积神经网络--(MNIST

愤怒的potato·2022-07-03 07:03

寒假学习Day 5:PyToch学习（二）

importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformstrain_set=torchvision.datasets.FashionMNIST

Amanda______·2022-07-03 07:30

(python)GA（遗传算法）优化LSTM神经网络(亲测成功，速度慢)

1.项目概述本文采用的是python编程，使用的数据集是mnist手写数据集，该数据集主要是对0-9的手写数字体识别，虽然说图像识别方面用CNN识别率较高，但这里LSTM也可以获取较高的准确率。

Vertira·2022-07-02 07:12

如何使用labelImg标注数据集，最详细的深度学习标签教程

一种利用现成的数据集：比如mnist手写体、ImageNet、COCO、PASCALVOC、OpenImage等数据集；还有就是我们可以手动标注的数据集。

振华OPPO·2022-07-01 08:48

7 Papers & Radios | 陈丹琦关系抽取新SOTA；上海交大医疗版MNIST数据集

机器之心&ArXivWeeklyRadiostation参与：杜伟、楚航、罗若天本周的重要论文包括上海交大发布的医疗版MNIST数据集，以及陈丹琦在关系抽取方面的新探索。

zenRRan·2022-07-01 07:05

因果推断运用到机器学习的思想 2篇论文

因果推断+机器学习1.2019《TowardsTheFirstAdversariallyRobustNeuralNetworkModelonMNIST》2.2018《InvariantModelsforCausalTransferLearning

星竹紫兰·2022-07-01 07:33

【keras】4. IMDb网络电影数据集处理与LSTM情感分析

参考：《Tensorflow和keras-深度学习人工智能实践应用》第13、14章GitHub：点我部分封装函数请看文章：【keras】1.MNIST手写数据集识别（重要）_myaijarvisnotebook-CSDN

myaijarvis·2022-06-30 07:30

【深度学习笔记】自建交通标志分类数据集转换为MNIST数据格式

文章目录前言一、自建交通标志分类数据集并做预处理1.RGB图像转灰度图像2.灰度图像缩放为28*28尺寸二、转换为MNIST数据格式1.转换代码如下2.转换过程打印如下3.最终转换结果总结前言提示：个人分类数据集预处理

雨果先生·2022-06-30 07:58

python深度学习tensorflow实例数据下载与读取

目录一、mnist数据二、CSV数据三、cifar10数据一、mnist数据深度学习的入门实例，一般就是mnist手写数字分类识别，因此我们应该先下载这个数据集。

·2022-06-29 18:27

caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取示例

我们运行代码：deploy=root+'mnist/deploy.prototxt'#deploy文件ca

·2022-06-29 16:30

GAN生成对抗网络以及pytorch实现

例如我们针对Mnist数据集，如果，图像的可以的维度是2828，那么G就是从一个向量生成一个2828的矩阵，这个

clearkoro1·2022-06-29 15:02

caffe的python接口之手写数字识别mnist实例

目录引言一、数据准备二、导入caffe库，并设定文件路径二、生成配置文件三、生成参数文件solver四、开始训练模型五、完成的python文件引言深度学习的第一个实例一般都是mnist，只要这个例子完全弄懂了

·2022-06-29 14:02

Tensorflow基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别

一、简介本项目在Tensorflow平台下利用卷积神经网络(CNN)实现了对mnist数据集(28*28)的手写数字图片的识别，通过5000*50个样本训练后，对500个样本进行测试，准确率可以达到95%

偶尔也吃鸡·2022-06-29 07:18

机器学习实战2（有监督的机器学习）

文章目录机器学习实战：MNIST手写数据识别：分类应用入门1.如何引入MNIST手写数据并确认读入成功。1.1针对版本是TF1但是属于1中比较高的版本的，比如1.15.0版本。

驼同学.·2022-06-28 20:28

利用 LeNet-5 实现 MNIST 手写数字识别(Pytorch)

西电-计算机视觉-实验三一、实验要求二、实验分析1.LeNet网络结构如下：2.MNIST数据集简介：(1）数据集包括60000个用于训练的示例和10000个用于测试的示例；(2）数据集包括0-9共10

找一个树洞就笑吧·2022-06-28 12:50

Pytorch 基于经典模型LeNet-5训练MNIST数据集手写数字

LeNet-5简介LeNet-5官网链接卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络。与几乎所有其他神经网络一样，它们使用反向传播算法版本进行训练。它们的不同之处在于架构。卷积神经网络旨在通过最少的预处理直接从像素图像中识别视觉模式。他们可以识别具有极大可变性的模式（例如手写字符），并且对扭曲和简单的几何变换具有鲁棒性。LeNet-5专为手写和机器打印的字符识别而设计。C1层是一个卷积层，有6个卷积核（提

liu_jie_bin·2022-06-28 12:18

pytorch实现LeNet5手写数字识别+各层特征图可视化

在论文上的LeNet5的结构如下，由于论文的数据集是32x32的，mnist数据集是28x28的，所有只有INPUT变了，其余地方会严格按照LeNet5的结构编写程序：网络模型clas

Fancy Wang·2022-06-28 12:45

利用pytorch复现LeNet-5的MNIST手写数字分类

最近学习了pytorch的入门教程，https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial，发现里面没有LeNet-5的复现，我就自己写了一个，发现其实和作者给的例子的结果差不多，都是98%多一点。做个记号，以免以后忘了。#-*-coding:utf-8-*-importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttor

stromlord·2022-06-28 12:45

pytorch实现LeNet,手写数字识别为例

importtorchimporttorchvisionimporttorch.utils.dataasdataimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptransform=torchvision.transforms.ToTensor()train_dataset=torchvision.datasets.MNIST

马凡乐·2022-06-28 12:08

用pytorch实现LeNet-5（有注释）

用pytorch实现LeNet-5（有注释）首次运行时，请将data_loader(batch_size)函数中的两处torchvision.datasets.MNIST（）中的参数download设为

沧海Yi粟·2022-06-28 12:07

PyTorch实现LeNet-5

PyTorch实现经典网络之LeNet5-简书(jianshu.com)数据集：MNISTinCSV|Kaggle可能是环境不一样，修改了两处代码：1.train41行：loss_list.append

HBU_David·2022-06-28 12:35

【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（MNIST 手写数据集篇）！

今天我们将使用Pytorch来实现LeNet-5模型，并用它来解决MNIST数据集的识别。正文开始！

风度78·2022-06-28 12:34

深度学习实战（十二）——Keras数据集的制作和加载

前言在刚开始接触Keras时，相信大家都实践过诸如MNIST手写数据集、CIFAR系列数据集，这些数据集的特点是已经为用户打包封装好了数据。在Keras环境下只要load_data即可实现导入。

马大哈先生·2022-06-28 07:36

【深度学习CV-baseline】AlexNet论文精读

AlexNet-ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks基于深度卷积神经网络的图像分类一、研究背景1、学习目标2、研究背景（1）数据集1）Mnist

白桃乌龙茶·2022-06-27 23:05

BP Network mnist手写数据集基于sklearn

bp神经网络利用sklearn自带mnist手写数据集实现对数字的识别首先导入数据fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportcla

一只搬砖狗·2022-06-27 08:51

实验3 手写字体识别【机器学习】

日星月云·2022-06-27 07:50

基于CNN卷积神经网络实现mnist手写数据集识别

目录一、CNN理论1.CNN结构2.卷积层2.1卷积运算2.2填充2.3步幅2.4三维数据的运算2.5多滤波器2.6批处理3.池化层二、CNN实现1.im2col原理与代码2.卷积层与池化层的实现4.CNN卷积神经网络的实现5.训练CNN三、源码分享本文面向CNN小白，实现了一个CNN里的"Hellowworld"。需要一点点深度学习基础就能看懂，零基础请参考我的深度学习入门笔记。顺序：深度学习入

泥签·2022-06-27 07:32

PyTorch 搭建神经网络 (MNIST)[含注释]

from__future__importprint_function#如果某个版本中出现了某个新的功能特性，而且这个特性和当前版本中使用的不兼容，也就是它在该版本中不是语言标准，那么我如果想要使用的话就需要从future模块导入。importargparse#argparse是Python内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argparse将会从sys.ar

粥粥粥少女的拧发条鸟·2022-06-27 07:29

Pytorch之神经网络

Pytorch实现基础的神经网络使用Pytorch配合MNIST数据集实现基础的神经网络下面从四个方面实现加载数据——DataLoader建立模型，定义损失函数和优化函数训练模型测试保存模型加载数据——

不会算法的数学小白·2022-06-27 07:49

基于pytorch的LSTM模型构建

上文我们利用pytorch构建了BP神经网络，LeNet，这次我们利用LSTM网络实现对MNIST数据集的分类，具体的数据获取方法本文不详细介绍，这里只要讲解搭建LSTM网络的方法以及参数设置。

AI小蜗牛·2022-06-25 07:12

Pytorch 单层Bidirectional_Lstm实现MNIST和FashionMNIST数据分类

单层Bidirection_Lstm实现MNIST和FashionMNIST数据分类代码实现：头文件与超参数定义importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotasplt

东城西阙·2022-06-25 07:40

使用pytorch的LSTM实现MNIST数据集分类任务

使用pytorch的LSTM实现MNIST数据集分类任务"""__author__:shuangruiGuo__description__:"""importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimport

桉夏与猫·2022-06-25 07:09

【Pytorch卷1】=9=注意力机制-LSTM【监督学习】

目录1.Introduction2.注意力机制-LSTM走一走2.1依照之前的，做一个fashion-mnist集2.2搭建LSTM层，并引入注意力层2.3接着搭建注意力机制class2.4输入数据并训练模型

Patrick的练习册·2022-06-25 07:32

PyTorch搭建LSTM实现服装分类（FashionMNIST）

FashionMNIST数据集官网：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist.这里不再介绍该数据集，如需了解请前往官网。

raelum·2022-06-25 07:27

基于Pytorch的MNIST手写数据集的RNN与CNN实现

基于Pytorch的MNIST手写数据集的RNN与CNN实现LSTM处理手写数据集（分类问题）LSTM通过sin预测cos（回归问题）pytorch输入参数格式input_size–输入的特征维度，即词嵌入里是

Refrain09_23·2022-06-23 07:36

coggle11月打卡—pytorch与CV竞赛

函数求导方法——y.backward()1.4查看求得的导数的值——x.grad1.5总结2、pytorch搭建线性回归模型任务3：PyTorch全连接层原理和使用1、全连接神经网络介绍2、三层FC实现MNIST

Litra LIN·2022-06-18 16:45

Lesson 11.1-11.5 梯度下降的两个关键问题&反向传播的原理&走出第一步：动量法&开始迭代：batch和epochs&在Fashion—MNIST数据集熵实现完整的神经网络

在之前的课程中，我们已经完成了从0建立深层神经网络，并介绍了各类神经网络所使用的损失函数。本节课开始，我们将以分类深层神经网络为例，为大家展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本工具AutoGrad库时，我们系统地介绍过数学中的优化问题和优化思想，我们介绍了最小二乘法以及梯度下降法这两个入门级优化算法的具体操作，并使用AutoGrad库实现了他们。在本节课中，我们将从梯度下降法向外

Grateful_Dead424·2022-06-18 16:25

使用Pytorch快速搭建神经网络模型（附详细注释和讲解）

1数据读入torchvision.datasets里面有很多数据类型，里面有官网处理好的数据，比如我们要使用的MNIST

Y_蒋林志·2022-06-18 07:53

对抗样本入门详解

文章目录对抗样本基本原理对抗样本的发生对抗样本防御难在哪里对抗训练隐藏梯度defensivedistillation对抗样本的生成对抗样本生成方法介绍利用GAN生成对抗样本利用FGSM生成对抗样本代码复现（基于mnist

pinn山里娃·2022-06-17 07:05

TensorFlow2.0实现GoogLeNet模型

#GoogLeNet模型，参数为mnist数据集#注意：非比赛数据集，此处仅为实现GoogLeNet模型importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput

bgbgssh1314·2022-06-13 07:42

使用贝叶斯优化进行深度神经网络超参数优化

为了方便起见本文将使用Tensorflow中包含的FashionMNIST[1]数据集。该数据集在训练集中包含60,000张灰度图像，在测试集中包含10,000张图像。

deephub·2022-06-12 12:23

PyTorch实现MNIST手写数字识别

最近在学习神经网络，这里做一个小实践。本文为转载，点击这里跳转原文。1.环境配置这里使用PyTorch来训练模型。安装PyTorch与机器的显卡似乎有一定关系，安装教程网上搜索即可。配置完成后，在JupyterNotebook中编写代码。首先引入PyTorch。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoader2.准备数

JessieXW·2022-06-12 09:34

PyTorch实现Mnist手写数字识别

首先下载读取Mnist数据集%matplotlibinlinefrompathlibimportPathimportrequests%matplotlibinlineDATA_PATH=Path("data

阿巴乾·2022-06-12 09:02

入门级Pytorch+MINIST数据集实现手写数字识别

MNIST可以说是机器学习入门的helloword了！导师一般第一个就让你研究MNIST，研究透了，也算基本入门了。好的，今天就来扯一扯学一学。在本文中，我们将在P

雨霁夜白·2022-06-12 09:01

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