Mnist 第65页

深度学习常用资料整理

一.数据集方面1.关于深度学习数据集的介绍可以参见此博客Tensorflow知识点总结（一）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客2.mnist数据集获取的三种方式见博客Tensorflow知识点总结（二

竹叶青lvye·2022-04-09 07:07

已解决-No module named ‘tensorflow.examples‘

我想运行这句代码，fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data报错如下：ModuleNotFoundErrorTraceback(mostrecentcalllast

一只小小小飞鸟·2022-04-08 08:58

PyTorch基础（四）搭建简单卷积神经网络

前一阶段一直在准备毕业论文和软设的考试，终于忙完了，接着学习PyTorch，这篇博客主要讲述，如何利用PyTorch搭建简单的CNN网络来识别mnist数据集。

zhiguo98·2022-04-08 08:52

文献调研——样本不均衡对神经网络的影响（Class Imbalance）

06Asystematicstudyoftheclassimbalanceprobleminconvolutionalneuralnetworks数据集中样本不均衡问题对神经网络的影响研究Abstract本文聚焦于样本不均衡对分类神经网络的影响，本文在依次在3种不同规模的通用数据集：MNIST

黄小米吖·2022-04-08 08:34

PyTorch基础（四）卷积神经网络

对于计算机视觉来说，每一个图像是由一个个像素点构成，每个像素点有三个通道，分别代表RGB三种颜色(不计算透明度)，我们以手写识别的数据集MNIST举例，每个图像的是一个长宽均为28，channel为1的单色图像

onion___·2022-04-08 07:54

深入浅出Pytorch系列（4）：实战--FashionMNIST时装分类

时装分类的任务FashionMNIST数据集中包含已经预先划分好的训练集和测试集，其中训练集共60,000张图像，测试集共10,000张图像。

雪女579·2022-04-07 07:25

深入浅出pytorch(四)

基础实战——FashionMNIST时装分类这里基础实战已经给出了pytorch基础实战代码，配置好环境后直接打开，逐步运行即可。

爆破手阿瓒·2022-04-07 07:34

DataWhale10月“深入浅出PyTorch”Task04打卡

本文记录参与Datawhale10月“深入浅出Pytorch”的学习笔记pss:该教程的GitHub地址：深入浅出PyTorch哔哩哔哩视频地址：深入浅出Pytorch文章目录基础实战——FashionMNIST

qqqqqqqjiajun·2022-04-07 07:19

卷积神经网络与LeNet的应用——MNIST手写数字识别

1.神经网络三要素模型结构，eg:深度学习的网络结构(DLNet)。测试数据，寻找到合适的数据集即可。误差调整（损失函数），eg:Relu(校正的线性单元)、PRelu(前面的改进版)。两个函数都可减少sigmod函数导致的水波现象。2.卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN），在此简单的介绍一下自己的理解。卷积神经网络与普通神经网络的区别在于：卷积

longlivesmdc·2022-04-05 07:31

运用LeNet-5卷积神经网络进行MNIST手写数字图像识别

本文是tensorflow学习笔记第二篇。前一篇（tensorflow全连接神经网络手写数字图像识别）主要针对简单神经网络的图像识别方法进行了模块模板提取和实战演练；本文在全连接网络的基础上，增加了卷积层和池化层，构建了典型的LeNet-5神经网络（卷积神经网络的发展），分类准确率达到99%以上。

小周同学sempre·2022-04-05 07:00

卷积神经网络初探——LeNet-5的原理与手写数字识别的实现

本文基于您已经了解卷积神经网络的基本知识，在此之上介绍LeNet5的原理，以及利用它实现MNIST手写数字识别。

weixin_34161083·2022-04-05 07:29

第1例：基于全连接网络的手写体数字MNIST识别

第1例：基于全连接网络的手写体数字识别MNIST1.1环境说明Window10tensorflow2.x1.2理论说明全连接网络，实质上是多层感知器，作为分类器出现在应用中。

kinga-AI学长·2022-04-05 07:19

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”，新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时...

他的实验表明，鉴别式训练的多层Capsule系统，在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能，并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN。该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏

weixin_33924770·2022-04-04 07:16

Tensorflow实现ResNet50残差神经网络，进行图像分类

我们下面用Tensorflow来调用这个模型，让我们的神经网络对Fashion-mnist数据集进行图像分类.由于在这个数据集当中图像的尺寸是28*28*1的，如果想要使用resnet那就需要把28*28

Geeksongs·2022-04-04 07:46

Mxnet速查_CPU和GPU的mnist预测训练_模型导出_模型导入再预测_导出onnx并预测

系统环境python3.7.4mxnet1.9.0mxnet-cu1121.9.0onnx1.9.0onnxruntime-gpu1.9.0数据准备MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵

Kalafinaian·2022-04-02 20:00

pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集（全连接神经网络）

-借我杀死庸碌的情怀-·2022-04-01 07:12

深度学习之卷积神经网络（10）CIFAR10与VGG13实战

深度学习之卷积神经网络（10）CIFAR10与VGG13实战MNIST是机器学习最常用的数据集之一，但由于手写数字图片非常简单，并且MNIST数据集只保存了图片灰度信息，并不适合输入设计为RGB三通道的网络模型

炎武丶航·2022-04-01 07:39

深度学习笔记（三十三）卷积神经网络识别手写数字的工作原理

手写体数字很熟悉吧，来自经典的Mnist数据集，我在不同阶段训练过这个数据集：不会神经网络时我用keras简单搭建全连接神经网络；学会深层神经网络原理后，我不用TensorFlow/Pytorch深度学习框架

Mr.zwX·2022-04-01 07:31

深度学习实战：LeNet实现CIFAR-10图像分类

1.数据集介绍利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集，包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。

Jsper0420·2022-04-01 07:01

Python神经网络识别手写数字-MNIST数据集

Python神经网络识别手写数字-MNIST数据集一、手写数字集-MNIST二、数据预处理输入数据处理输出数据处理三、神经网络的结构选择四、训练网络测试网络测试正确率的函数五、完整的训练学习率的调整训练轮数

Thebluewinds·2022-04-01 07:50

深度学习入门--MNIST数据集及创建自己的手写数字数据集

刚刚接触到人工智能的我们，必定会遇到一个非常非常非常熟悉的朋友------MNIST这是一套流行的手写数字图片，常常被用来测试我们的思想和算法。

码农男孩·2022-03-31 07:22

入门GAN实战---生成MNIST手写数据集代码实现pytorch

transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(0.5,0.5)])#加载内置数据train_ds=torchvision.datasets.MNIST

码农男孩·2022-03-31 07:22

Fashion-MNIST数据集发布一周年，论文引用量超250篇

作者简介：肖涵博士，Fashion-MNIST数据集作者。现为腾讯AI部门高级科学家、德中人工智能协会主席。

PaperWeekly·2022-03-27 07:19

Fashion-MNIST 一周年 | Google NIPS最爱，还登上了Science

导语：本文回顾了Fashion-MNIST发布后的一年里在人工智能/机器学习学术圈和社区中所取得的进展。该数据集的初衷是替代MNIST，为机器学习提供一个新的基准集。

腾讯技术工程·2022-03-27 07:47

使用TensorFlow完成MNSIT手写体识别（全代码及解析）（适合初学者）

采用全连接网络（Full-ConnectedNetworks）完成MNIST数据的手写体识别Github文件地址在https://github.com/tensorflow/tensorflow,文件目录在

EvilicLufas·2022-03-27 07:15

fashion_mnist--Kaggle 入门篇

https://www.kaggle.com/competitions/classifying-the-fashion-mnist/submit本文所用深度学习框架为：paddle飞浆，安装参考官网https

我才三分醉·2022-03-27 07:13

【Python】Dropout抑制过拟合

importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Dropout抑制过拟合(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.lo

Nirvana；·2022-03-26 07:20

百度Paddle速查_CPU和GPU的mnist预测训练_模型导出_模型导入再预测_导出onnx并预测

系统环境python3.7.4paddlepaddle-gpu2.2.2paddle2onnx0.9.1onnx1.9.0onnxruntime-gpu1.9.0数据准备MNIST数据集csv文件是一个

Kalafinaian·2022-03-25 20:00

【踩雷血泪总结】torchvision加载EMNIST数据集方法完美解决缺少train.pt和Dataset not found问题

全网独家，含泪总结emnist是mnist的扩展数据集，里面除了对手写数字mnist进行了新增外，还多了letters手写字母集，Digits集等，每个集都有自己的训练图，训练标签，测试图，测试标签4文件写深度学习作业

BRiAq·2022-03-24 07:15

如何解决Keras载入mnist数据集出错的问题

1.找到本地keras目录下的mnist.py文件，目录：F:\python_enter_anaconda510\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras\datasets2

·2022-03-23 12:02

经典深度学习网络(LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet、GoogleNet)

LeNet-5模型由YannLeCun教授于1998年提出，在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到大约99.4%的

kiki啊·2022-03-23 08:22

无监督学习（含自编码器在MNIST上的图片重建实战）

目录1.无监督特征学习1.1.PCA（主成分分析）1.2.稀疏编码1.3.自编码器2.自编码器在MNIST上的图片重建实战3.自编码器变种3.1稀疏自编码器3.2.堆叠自编码器3.3.降噪自编码器3.4

喜欢蓝喜欢白·2022-03-23 08:16

深度学习 load_data_fashion_mnist

:'…/data’在学习李沐大神动手学习深度学习卷积神经网络章节中，调用d2l包中load_data_fashion_mnist报错，这可能是***权限***的问题。

qq-120·2022-03-22 17:50

【Pytorch】使用Pytorch进行知识蒸馏

使用Pytorch进行知识蒸馏一、知识蒸馏原理1.使用`softmax`进行蒸馏：2.知识迁移：老师知识—>学生知识二、知识蒸馏实现1.导入各种包2.设置随机种子3.加载MNIST数据集4.定义教师模型

码猿小菜鸡·2022-03-22 07:28

基于决策树的MNIST数字分类

1.作者介绍2.关于理论方面的知识介绍2.1决策树原理介绍2.2决策树的生成过程2.3基于信息论的三种决策树2.4决策树及参数解释3.基于决策树的手写数字分类3.1实验代码3.2试验过程4.注意4.1MNIST

ZHW_AI课题组·2022-03-22 07:06

神经网络中的Heloo，World，基于MINST数据集的LeNet

前言最近刚开始接触机器学习，记录下目前的一些理解，以及看到的一些好文章mark一下1.MINST数据集MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,NationalInstituteofStandardsandTechnology

TrueDZ·2022-03-21 18:00

基于TensorFlow深度学习框架，运用python搭建LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集，设计一个手写数字识别软件。

本软件是基于TensorFlow深度学习框架，运用LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集所设计的手写数字识别软件。

Life is a joke·2022-03-21 07:38

Matlab深度学习-手写体数字识别

Matlab深度学习文章目录Matlab深度学习前言一、MNIST手写体数字数据二、用到的深度学习框架-LeNet52-0LeNet5的网络架构2-1框架实现-通过MatlabGUI拖拽界面2-2框架实现

甜甜的巧克力阿·2022-03-21 07:34

PyTorch学习笔记（四）：PyTorch基础实战

PyTorch实战：以FashionMNIST时装分类为例：往期学习资料推荐：1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客本系列目录：

GoAI·2022-03-21 07:34

Pytorch-衣物数据集的可视化-Matplotlib之figure.add_subplot与pyplot绘图工具的搭配使用

一、ReferenceDatasets&DataLoaders—PyTorchTutorials1.11.0+cu102documentation二、代码2.1导入Mnist数据集importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTen

dssgresadfsrgre·2022-03-21 07:47

使用Lenet-5识别手写数字（含简单GUI测试，简单详细版）

1、LeNet-5的搭建与训练fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.

湫歌·2022-03-21 07:14

Keras速查_CPU和GPU的mnist预测训练_模型导出_模型导入再预测_导出onnx并预测

系统环境python3.7.4tensorflow2.6.0keras2.6.0onnx1.9.0onnxruntime-gpu1.9.0tf2onnx1.9.3数据准备MNIST数据集csv文件是一个

Kalafinaian·2022-03-20 10:00

Pytorch神经网络简单入门

魅Lemon·2022-03-20 07:51

深度学习（一）之MNIST数据集分类

任务目标对MNIST手写数字数据集进行训练和评估，最终使得模型能够在测试集上达到\(98\%\)的正确率。

段小辉·2022-03-18 22:00

Pytorch基于卷积神经网络手写数字识别

1.实验环境Pytorch1.4.0conda4.7.12JupyterNotebook6.0.1Python3.7数据集：MNIST2训练过程数据准备首先，导入实验所需的库，定义一些宏参数，BATCH_SIZE

Chary Liu·2022-03-18 07:27

使用两层网络实现手写数字识别（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践笔记）

使用两层网络实现手写数字识别（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践笔记）一、加载mnist数据集二、构建两层网络1.两层网络结构2.参数3.信号传递4.计算梯度5.计算精准度三、训练模型四

Limulの小白笔记·2022-03-18 05:16

python手写数字识别实验报告_ANN MNIST手写数字识别总结

由于第十四周除了正常上课外，其余时间在整理机器学习的笔记，做中特社会调查报告，然后就是元旦放假，故第十四周没提交周报。本周正常上课，继续完成老师都布置的课业任务，总结通信系统仿真结果，并且完成报告的撰写，分析社会调查结果，做好报告，查阅物理层安全方面的资料，翻译和整理论文。其余时间是开始学习深度学习理论和编程实践，人工神经网络(ANN)和卷积神经网络，了解深度学习几个框架(Caffe、Torch、

weixin_39630498·2022-03-18 05:29

17- OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理-KNN最近邻域识别手写数字

mark#1重要#2KNNCNN2种方式#3样本:MNIST_data#4旧瓶装新酒：数字识别的不同#4.1网络的搭建4.2每一层结构输入输出4.3先原理后代码样本准备http://yann.lecun.com

weixin_33777877·2022-03-18 05:26

plotly分割显示mnist的方法详解

目录加载mnistplotly显示多个mnist样本plotly显示单个图片mnist单样本分拆显示mnist单样本错误的分拆显示总结加载mnistimportnumpydefloadMnist()->

·2022-03-17 17:01

Pytorch使用技巧之Dataloader中的collate_fn参数详析

以MNIST为例fromtorchvisionimportdatasetsmnist=datasets.MNIST(root='.

·2022-03-17 11:46

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