Mnist 第69页

TensorFlow教程Softmax逻辑回归识别手写数字MNIST数据集

基于MNIST数据集的逻辑回归模型做十分类任务没有隐含层的SoftmaxRegression只能直接从图像的像素点推断是哪个数字，而没有特征抽象的过程。

·2021-11-03 19:31

[神经网络这次真的搞懂了!] (5) 使用神经网络识别手写数字 - 手写神经网络

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/对原文的表达有部分改动让我们编写一个程序来使神经网络模型学习如何识别手写数字，这里会用到我们已经介绍过的随机梯度下降和MNIST

砥砺前行的人·2021-11-02 08:50

[神经网络这次真的搞懂了!] (4) 使用神经网络识别手写数字 - 梯度下降

我们将使用MNIST数据集，其中包含数万张手写数字的扫描图像以及它们的正确分类。MNIST的名字来源于它是NIST所收

砥砺前行的人·2021-10-29 14:32

刚毕业的AI博士年薪近百万，人工智能人才已抢疯

懒懒小道长·2021-10-27 13:35

【学习笔记2】深度学习框架TensorFlow及MNIST应用

我通过MNIST机器学习来解释预测数字模型。首先，有一个MNIST数据集，每一个MNIST数据单元有一张手写数字的图片和一个对应的标签（特征），将图片设为“xs”，标签设为“ys”。

XDU-LDX·2021-10-24 16:58

【PyTorch基础教程14】FashionMNIST时装分类（学不会来打我啊）

代码实现2.1数据导入和处理2.2模型设计2.3损失函数和优化器2.4保存模型三、小报错的解决四、全部代码Reference一、题目背景任务的目标：是对10个类别的“时装”图像进行分类，使用FashionMNIST

山顶夕景·2021-10-23 00:47

Pytorch实战（1）

1.FashionMNIST时装分类经过前面三节内容的学习，我们完成了以下的内容：对PyTorch有了初步的认识学会了如何安装PyTorch以及对应的编程环境学习了PyTorch最核心的理论基础（张量&

hello_JeremyWang·2021-10-20 20:07

Python实战小项目之Mnist手写数字识别

目录程序流程分析图：传播过程：代码展示：创建环境准备数据集下载数据集下载测试集绘制图像搭建神经网络训练模型测试模型保存训练模型运行结果展示：程序流程分析图：传播过程：代码展示：创建环境使用来下载torch，torchvision包准备数据集设置一次训练所选取的样本数Batch_Sized的值为512，训练此时Epochs的值为8BATCH_SIZE=512EPOCHS=8device=torch.

·2021-10-20 17:27

tensorflow实现手写数字识别

原文博客如下手写数字识别目录过程1.导入库及获取数据集2.整理数据集3.定义各种参数及方法4.神经网络训练5.可视化损失和准确率6.预测及可视化完整代码过程1.导入库及获取数据集这里采用Keras中常用数据集Datasets中的MNIST

非著名奶茶爱好者·2021-10-19 18:44

Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24002T-distributedStochasticNeighborEmbedding(T-SNE)是一种可视化高维数据的工具。T-SNE基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据。PythonAPI提供T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要了解如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。教程涵盖：

·2021-10-18 17:03

DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)

所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；本篇概览作为《DL4J》实战的第三篇，目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet-5卷积神经网络模型，对MNIST

·2021-10-14 08:14

机器学习——Tensorflow、神经网络-7

文章目录Tensorflow与深度学习神经网络神经网络基础感知机感知机与逻辑回归的联系与区别演示：神经网络的发展杰弗里·埃弗里斯特·辛顿神经网络的特点神经网络的组成浅层人工神经网络模型Mnist数据集神经网络分析

lidashent·2021-10-12 16:10

Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集。如今，MNIST数据集更像是一个健全的检查，而不是一个基准。

·2021-10-12 10:27

深度学习--TensorFlow（项目）Keras手写数字识别

-1、归一化2-2、独热编码二、神经网络拟合1、搭建神经网络2、设置优化器、损失函数3、训练三、预测1、备份图像数据集2、预测分类3、显示结果(plt)总代码效果展示基础理论本次手写数字识别，采用的是MNIST

_睿智_·2021-10-11 21:55

pytorch机器学习softmax回归的简洁实现

让我们继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。

·2021-10-11 19:08

pytorch神经网络从零开始实现多层感知机

为了与我们之前使用softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。

·2021-10-11 19:35

《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 5 Part-1 搭建一个简单的卷积神经网络

文章目录5-1，5-2实例化一个小型的卷积神经网络5-3在MNIST图像上训练卷积神经网络结果对比卷积神经网络卷积层的构建写在最后5-1，5-2实例化一个小型的卷积神经网络在这一小节中，我们继续使用MNIST

FeverTwice·2021-10-05 17:46

pyTorch深度学习softmax实现解析

目录用PyTorch实现linear模型模拟数据集定义模型加载数据集optimizer模型训练softmax回归模型Fashion-MNISTcross_entropy模型的实现利用PyTorch简易实现

·2021-10-03 21:31

13.tf.data使用实例

创建数据集4.1创建训练图片数据集4.2创建训练标签数据集4.3把这两个数据集合并到一起5处理训练集5.1乱序5.2重复5.3设置批次6创建测试集7建立模型8编译模型9训练模型1导入库2加载数据集我们这次换为mnist

Suyuoa·2021-09-30 14:49

LeNet网络实现训练fashion-mnist数据集

层，却包含了卷积神经网络的基本组件，具体关于LeNet详解请参考：LeNet详解_Charles的博客-CSDN博客_lenet今天我们来实现如何不需要调参就可以提高LeNet在数据集fashion-mnist

小刘研CV·2021-09-29 20:59

基于keras的fashion_mnist模型训练过程

1.下载fashion_mnist数据使用以下三行代码下载fashionmnist数据fromtensorflowimportkerasfashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist

papaofdoudou·2021-09-25 21:25

深度学习1——MNIST 简单的手写数字识别

深度学习1——MNIST简单的手写数字识别问题提出数据集读取数据使用方法卷积层、dropout层、线形层、pooling层、softmax层（分类器）训练模型测试模型实验结果源代码问题提出简单的手写数字识别本文选用

Harry-Wang·2021-09-24 10:35

飞桨AI Studio之加州房价预测——机器学习的Hello world

上）——机器学习的Helloworld前言一、比赛分析二、数据分析及处理导入库读取数据数据预处理网络定义RMSE定义训练函数超参数定义和训练生成提交文件提交结果总结前言房价预测这个比赛，我个人认为是比MNIST

lzzzzzzm·2021-09-22 10:56

TensorFlow 从入门到精通（3）—— 手写数字识别

__version__)2.6.0一、数据集mnist=tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels

aJupyter·2021-09-21 12:05

Ubuntu18 Win10搭建Caffe训练识别mnist手写数字demo

ubuntu系统下的Caffe环境搭建对于caffe的系统一般使用linux系统，当然也有windows版本的caffe，不过如果你一开始使用了windows下面的caffe，后面学习的过程中，会经常遇到各种错误，网上下载的一些源码、模型也往往不能快速的跑起来，因为貌似caffe的官方只提供了linux版本，而且caffe在不断的快速迭代更新中，如果不使用原版的话，后面编译出现什么问题，自己怎么错

sinat_28371057·2021-09-11 23:24

一小时学会TensorFlow2之Fashion Mnist

metricsmetrics.Mean()metrics.Accuracy()变量更新&重置案例pre_process函数get_data函数train函数test函数main函数完整代码可视化描述FashionMnist

·2021-09-08 13:19

PyTorch一小时掌握之神经网络分类篇

目录概述导包设置超参数读取数据可视化展示建立模型训练模型完整代码概述对于MNIST手写数据集的具体介绍,我们在TensorFlow中已经详细描述过,在这里就不多赘述.有兴趣的同学可以去看看之前的文章:https

·2021-09-07 21:15

由浅入深学习TensorFlow MNIST 数据集

目录MNIST数据集介绍LeNet模型介绍卷积池化(下采样)激活函数(ReLU)LeNet逐层分析1.第一个卷积层2.第一个池化层3.第二个卷积层4.第二个池化层5.全连接卷积层6.全连接层7.全连接层

·2021-09-07 21:14

手把手教你实现PyTorch的MNIST数据集

目录概述获取数据网络模型train函数test函数main函数完整代码:概述MNIST包含0~9的手写数字,共有60000个训练集和10000个测试集.数据的格式为单通道28*28的灰度图.获取数据defget_data

·2021-09-07 17:51

pytorch教程实现mnist手写数字识别代码示例

目录1.构建网络2.编写训练代码3.编写测试代码4.指导程序train和test5.完整代码1.构建网络nn.Moudle是pytorch官方指定的编写Net模块，在init函数中添加需要使用的层，在foeword中定义网络流向。下面详细解释各层：conv1层：输入channel=1，输出chanael=10，滤波器5*5maxpooling=2*2conv2层：输入channel=10，输出ch

·2021-09-07 17:16

学习Pytorch+Python之MNIST手写字体识别

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimporttorchvision.utilsfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.data判断是否能用GPU，如

·2021-09-03 19:23

python读取mnist数据集方法案例详解

mnist手写数字数据集在机器学习中非常常见，这里记录一下用python从本地读取mnist数据集的方法。数据集格式介绍这部分内容网络上很常见，这里还是简明介绍一下。

·2021-09-03 17:31

入门tensorflow教程之TensorBoard可视化模型训练

下面，我们使用MNIST数据的图像分类模型，将首先导入所需的库并加载数据集。

·2021-08-30 17:37

tensorflow基本操作小白快速构建线性回归和分类模型

目录tensorflow是非常强的工具，生态庞大tensorflow提供了Keras的分支Definetensorconstants.LinearRegression分类模型本例使用MNIST手写数字Modelprediction

·2021-08-30 17:37

Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23599降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。在这个教程中，我们将简要地学习如何用Python中的稀疏和高斯随机投影以及PCA方法来减少数据维度。读完本教程后，你将学会如何通过使用这些方法来降低数据集的维度。

·2021-08-27 19:39

pytorch-CNN详细基础教程

定义模型4.训练模型5.测试模型importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision#数据库模块#1读取数据#Mnist

麦田里的守望者666·2021-08-23 15:03

pytorch 搭建神经网路的实现

2）损失函数（3）优化方法4模型的训练与测试（1）训练循环与测试循环（2）禁用梯度跟踪5模型的保存、导入与GPU加速（1）模型的保存与导入（2）GPU加速总结1数据（1）导入数据我们以Fashion-MNIST

·2021-08-19 11:21

Python 深度学习6：PyTorch 卷积神经网络

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader下载训练集train_dataset=datasets.MNIST

·2021-08-16 17:30

基于MATLAB 自带手写数字集的CNN（LeNet5）手写数字识别

文章目录前言使用步骤识别结果前言利用MATLAB实践MNIST手写数字识别，下载手写数据集的准备工作有些麻烦。MATLAB2021版可以直接调用MNIST部分数据进行CNN手写数字识别实践。

武成汉都·2021-08-15 17:10

tensorflow从入门到精通——Alexnet网络实现分类

导入包和库importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data数据定义#输入数据minst=input_data.read_data_sets

小陈phd·2021-08-13 09:52

动手学深度学习（十九）——AlexNet：CNN经典网络（二）更深+更大

深度卷积神经网络（AlexNet）的起源1.1学习表征1.2缺少的成分：数据1.3缺少的成分：硬件2.AlexNet模型2.1模型结构2.2激活函数2.3容量控制和预处理2.4总结3.基于Fashion-MNIST

留小星·2021-08-10 16:34

PyTorch教程（3）RNN

如何使用MNIST数据集建立递归神经网络?递归神经网络(RNN)被认为是一种记忆网络。我们使用epoch为1，每次使用64个样品的批量大小来建立输入和输出之间的联系。

david123_xw·2021-08-03 13:59

TensorFlow 2 quickstart for experts

importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDense,Flatten,Conv2Dfromtensorflow.kerasimportModelLoadandpreparetheMNISTdataset.mnist

·2021-07-28 12:08

Deploy a trained model

本次教程的目的是带领大家学会用Tensorflowserving部署训练好的模型这里我们用到的数据集是FashionMNIST，所以训练出来的模型可以实现以下几个类别的分类'T-shirt/top','

·2021-07-27 20:25

拓端tecdat|R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）

p=23184原文出处：拓端数据部落公众号在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。