Mnist 第64页

Mnist手写数字识别进阶：模型重构与模型保存

经过前面一段时间的学习，今天终于算是把所有的关于Mnist手写数字识别的问题给学完了。

MYH永恒·2022-04-30 07:34

Mnist手写数字识别进阶：多层神经网络应用

在上个实例当中，实现了单个神经元模型来识别手写数字，对于单个神经元模型，首先是输入数据，然后根据对应的权重进行求和，再通过一个激活函数即可得到最终的结果。目录一、单个神经元模型回顾二、全连接单隐含层神经网络1、载入数据2、构建输入层3、构建隐藏层（新）4、构建输出层5、训练模型6、模型应用附：完整代码一、单个神经元模型回顾就如下图所示，就是单个神经元实现的，而我们将一个求和和激活函数这个整体看作是

MYH永恒·2022-04-30 07:04

构建逻辑回归模型识别MNIST手写字——单个神经元

__version__)2、数据获取MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取TensorFlow提供了数据集读取方法(1

小洁酱·2022-04-30 07:30

万物皆可GAN之初试pytorch神经网络

文章目录前言2.1MNIST图像数据集2.2获取MNIST数据集2.3数据预览2.4简单的神经网络2.5可视化训练2.6MNIST数据集类2.7训练分类器2.8查询神经网络2.9简易分类器的性能前言在上节中

啊菜来了·2022-04-30 07:30

GAN的学习 - 实际的训练过程

20200824-0.引言前面的文章中，了解了GAN的基础知识，同时介绍了实际代码（如何利用GAN来生成MNIST的数据），前面两篇文章中，进行了具体的基础知识铺垫，但是我在实际的训练过程中，也感受到了

V丶Chao·2022-04-29 07:20

tSNE-python代码实现及使用讲解

本文将通过mnist手写数据集来实现t-SNE代码实现#coding='utf-8'"""t-SNE对手写数字进行可视化"""fromtimeimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimpo

故障诊断与python学习·2022-04-28 07:48

[Tensorflow][5]MNIST数字识别问题

第五章MNIST数字识别问题5.1MNIST数据处理MNIST数据集简介MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，是一个手写体数字识别数据集它包含60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据在

TOUGH6·2022-04-27 07:32

tensorflow(五)：CNN实现手写体识别MNIST

一、卷积神经网络１）我们从上图可以看到这里有6个特征平面（这里不应该称为卷积核，卷积核是滑动窗口，通过卷积核提取特征的结果叫特征平面），得到的每个特征平面使用的一个5x5的卷积核（这里说明窗口滑动的权值就是卷积核的内容，这里需要注意的是特征平面有6个说明有6个不同的卷积核，因此每个特征平面所使用的权值都是一样的，这样就得到了特征平面。那么特征平面有多少神经元呢？如下图，32x32通过一个5x5的卷

科大小笨·2022-04-27 07:19

tensorflow----MNIST手写数字识别问题

mnist数据集简介在mnist数据集中，每一张图片都是用28*28的矩阵表示，且数字都会出现在图片的正中央，如下展示图片以及矩阵表示：MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,NationalInstituteofStandardsandTechnology

独宠。·2022-04-27 07:18

tensorflow实验五-----MNIST手写数字识别

数据获取mnist=tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data

独宠。·2022-04-27 07:41

生成式对抗网络实战（一）——手写数字生成（CPU本地版）完整代码加详解

生成对抗网络GAN---生成mnist手写数字图像示例（附代码）_陶将的博客-CSDN博客_gan生成手写数字【注2】环境要求：≥python3.8，Windows10，pycharm2019，tensorflow2.70

物理系的计算机选手·2022-04-26 22:23

PyTorch基于卷积神经网络的手写数字识别

本文演示了搭建一个4层卷积网络来识别MNIST数据集中的手写数字。经过2000步梯度下降，神经网络的识别错误率能下降到3%左右。

哈尔查理斯·2022-04-25 11:50

【跨年博客/轻松向】Pytorch卷积神经网络图像识别

导语前几天不是发了一个MNIST图像识别的文章吗，但那篇还是有一些东西没讲的很好。

千鱼干·2022-04-25 11:49

Keras深度学习实战（3）——神经网络性能优化技术详解

缩放输入数据集1.1数据集缩放的合理性解释1.2使用缩放后的数据集训练模型2.输入值分布对模型性能的影响3.批大小对模型准确率的影响4.构建深度神经网络提高模型准确性5.学习率对网络性能的影响5.1基础示例5.2MNIST

盼小辉丶·2022-04-24 14:20

深度学习 autoencoder_【PyTorch】2阶张量数据的自编码器 (Autoencoder) 实现

目前基于PyTorch的自编码器示例基本都是使用手写数字图片(Mnist)这种3阶张量数据，而关于2阶张量数据的自编码器实现介绍较少。下面介绍如何利用PyTorch实现2阶张量数据的自编码器。

weixin_39535752·2022-04-24 07:37

Pytorch实现MNIST图像数据集进行多分类问题

使用Pytorch读取图像时，这与用PIL或者OpenCV读取图像有所区别；在使用PIL和OpenCV读取图像数据时，该图像常常是WHC的形式（宽度高度通道），但是在Pytorch读取图像的时候，需要先转换成图像张量，转成CWH的形式（通道宽度高度）；同时先将图像标准化成0-1分布，这样当传入神经网络时效果会比较好。多分类问题：在多分类问题中，不像二分类问题那样只有0，1；该分类有多个输出，为此可

CH339·2022-04-23 07:12

基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）升级版

基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）进阶版文章目录基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）进阶版一、基于“

我是一颗跳跳糖哦·2022-04-23 07:18

动手学深度学习(pytorch版本) | 第三章：深度学习基础

文章目录3.1线性回归3.1.1线性回归的节本要素3.1.2线性回归的表示方法3.4softmax回归3.4.5交叉熵损失函数3.4.6模型预测及评价3.4.7小结3.5图像分类数据集（Fashion—MNIST

我是真的菜啊啊·2022-04-23 07:45

使用pytorch构建神经网络实现MNIST分类训练

目录1.导入库2.设置超参数3.构造数据器5.构建网络6.定义损失和优化器7.训练模型1.导入库importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.function

Haohao+++·2022-04-23 07:44

pytorch搭建多层神经网络解决多分类问题（采用MNIST数据集）

前置知识可以参考同系列文章：pytorch完成线性回归任务pytorch实现逻辑回归目录pytorch搭建神经网络解决多分类问题softmax损失函数多分类的实现数据的准备构建模型、损失函数及优化器训练及测试部分训练结果pytorch搭建神经网络解决多分类问题softmax核心：最后一层使用softmax层1.求指数将负值转化为非负值2.分母将所有输出求和（归一化）保证条件如下：损失函数使用负对数

Unstoppable~~~·2022-04-23 07:36

基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）基础版

基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）基础版文章目录基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）基础版前言一、基于

我是一颗跳跳糖哦·2022-04-23 07:30

动手学深度学习笔记（五）——softmax回归实现

文章目录1.1图像分类数据集1.1.1读取数据集1.1.2读取小批量1.1.3整合所有组件1.2初始化模型参数1.3损失函数1.4优化算法1.5训练1.1图像分类数据集MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一

.别拖至春天.·2022-04-22 12:52

Python实战之MNIST手写数字识别详解

liming89·2022-04-22 07:05

Tensorflow学习笔记六——全连接神经网络的经典实战

6.1经典的MINST数据集##tensorflow1.0loadmnistdatasetfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

谢欣燕·2022-04-21 07:35

【深度学习实战—1】：基于Keras的手写数字识别（非常详细、代码开源）

米开朗琪罗~·2022-04-21 07:55

Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络

Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络0前言1.Keras简介与安装2.Keras构建神经网络初体验3.训练香草神经网络3.1香草神经网络与MNIST数据集介绍3.2训练神经网络步骤回顾

盼小辉丶·2022-04-21 07:36

卷积神经网络（AlexNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（AlexNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建

奔跑的chanchanchan·2022-04-20 07:57

06-TensorFlow 自制数据集

/mnist_image_label/mnist_train_jpg_60000/'train_txt='./mnist_image_label/mnist_train_j

鸣鼓ming·2022-04-19 07:13

分类器MNIST交叉验证准确率、混淆矩阵、精度和召回率（PR曲线）、ROC曲线、多类别分类器、多标签分类、多输出分类

目录MNIST训练一个二分类器使用交叉验证测量精度混淆矩阵精度和召回率精度/召回率权衡ROC曲线多类别分类器错误分析多标签分类多输出分类MNISTMNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的

君琴·2022-04-19 07:32

二分类器、混淆矩阵、精度、召回率、ROC曲线、PR曲线

手写数字识别，机器学习“分类”学习笔记—来自Geron的《机器学习实战》图片识别领域的“helloword”文章目录MNIST训练二元分类器性能测量使用交叉验证测量准确率混淆矩阵精度和召回率精度/召回率权衡

陈胖纸·2022-04-19 07:18

机器学习技巧_不平二分类交叉验证及模型评估指标选择

该篇侧重点在于不平二分类的评估指标选择1、数据说明数据为MNIST有70000张图片，每张图片有784个特征。

Scc_hy·2022-04-19 07:46

学习pytorch中归一化transforms.Normalize

torchvison:计算机视觉工具包包含torchvison.transforms(常用的图像预处理方法)；torchvision.datasets(常用数据集的dataset实现，MNIST,CIFAR

DaYinYi·2022-04-18 07:51

python深度学习笔记3—— 卷积神经网络简介

卷积运算密集连接层和卷积层的根本区别：Dense层从输入特征空间中学到的是全局模式（比如对于MNIST数字，全局模式就是涉及所有像素的模式）卷积层学到的是局部模式，对于图像来说，学到的就是在输入图像的二维小窗口中发现的模式

小杜今天学AI了吗·2022-04-16 07:15

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记

二、数据集本章将使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这边我是先把数据下载到本地来进行加载使用了。

Coder_py·2022-04-12 07:14

联邦学习框架：FATE的安装使用，单机部署，使用MNIST测试

诗酒当趁年华·2022-04-11 15:57

#原创文章# 循环神经网络RNN、LSTM原理，并用tensorflow搭建网络训练mnist数据集

循环神经网络RNN、LSTM原理，并用Tensorflow搭建网络训练mnist数据集RNN▲原理：●RNN（循环神经网络）用来处理序列形的数据，如：自然语言处理问题，语言处理，时间序列问题。

燕小硕·2022-04-11 07:20

TensorFlow学习笔记9：LSTM搭建

用TensorFlow来搭建LSTM，这里搭建LSTM来进行MNIST回归。对于MNIST分类问题，28*28的图片被LSTM视为像素序列，从而进行分类。

sherry颖·2022-04-11 07:43

《Keras深度学习：入门、实战与进阶》之 Keras构建深度学习模型

将利用Keras自带的MNIST数据集来构建深度全连接深度学习模型，进行手写数字0~9的类别预测。MNIST数据集共有训练数据60000项、测试数据10000项。

jiabiao1602·2022-04-11 07:06

Pytorch入门实战（2）-使用BP神经网络实现MNIST手写数字识别

上一篇：Pytorch入门实战（1）-实现线性回归涉及知识点Pytorchnn.Module的基本使用Pytorchnn.Linear的基本用法PytorchVisionTransforms的基本使用Pytorch中DataLoader的基本用法Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量本文内容本文将会使用BP神经网络（就是最普通的神

iioSnail·2022-04-10 08:46

深度学习入门必看-手写数字识别

目录前言一、手写数字识别任务1.任务要求2.MNIST数据集3.构建手写数字识别的神经网络模型二、通过极简方案构建手写数字识别模型1.前提条件2.数据处理3.模型设计4.训练配置5.训练过程6.模型测试三

迪迦瓦特曼·2022-04-10 08:37

深度学习实战--手写字识别MNIST

手写字识别前序Python入门教程。手写字识别是深度学习入门教程，这里包含数据下载，模型创建，训练模型，测试模型几个模块。添加需要用到的包importtorchfromtorchimportnn#nn是创建模型会用到的包importtorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoader#DataLoader是把数据生成torch需要的形

Bryce__LY·2022-04-10 08:37

TensorFlow：神经网络实现手写体数字识别

0，引言MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。本文将介绍利用神经网络技术解决在MNIST数据集上的手写体数字识别问题。

Robin Long 2018·2022-04-10 08:32

【深度学习】神经网络实战-手写体识别+图片验证

刚刚接触深度学习的时候，最先了解的都是神经网络，在之前的神经网络介绍中我简单的介绍了神经网络，在本篇文章我将使用mnist手写体数据集为例子，教大家如何实现一个神经网络。

shura_R·2022-04-10 08:25

Pytorch 使用DCGAN生成动漫人物头像入门级实战教程

有关DCGAN实战的小例子之前已经更新过一篇，感兴趣的朋友可以点击查看Pytorch使用DCGAN生成MNIST手写数字入门级教程有关DCGAN的相关原理：DCGAN论文解读-----DCGAN原理简介与基础

码农男孩·2022-04-10 08:23

GAN实战之Pytorch 使用CGAN生成指定MNIST手写数字