mnist手写体数字识别第3页

深度学习分类问题之Logistic Regression

最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。在这个问题里面：我们给出了六万多张训练集对我们的模型进行训练，然后给出一张手写数字，模型可以帮我们判断出这个手写数字是几，这叫做分类问题。

丘小羽·2024-01-27 14:48

TensorFlow2实战-系列教程2：神经网络分类任务

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、Mnist数据集下载mnist数据集：%

机器学习杨卓越·2024-01-27 11:25

tf2自定义损失函数测试

main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

tensorflow2的checkpoint恢复训练

假如我定义了一个网络进行训练：importtensorflowastfimportnumpyasnpclassMNISTLoader():def__init__(self):mnist=tf.keras.datasets.mnist

吴天德少侠·2024-01-27 08:17

TensorRT英伟达官方示例解析（一）

系列文章目录TensorRT英伟达官方示例解析（一）TensorRT英伟达官方示例解析（二）TensorRT英伟达官方示例解析（三）文章目录系列文章目录前言一、参考资料二、配置系统环境三、00-MNISTData

小豆包的小朋友0217·2024-01-27 00:25

深入浅出 diffusion(4)：pytorch 实现简单 diffusion

importtorch,time,osimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromto

木水_·2024-01-26 21:00

KNN经典实验详解——改进约会网站的配对效果和实现手写体数字识别

KNN经典实验详解——改进约会网站的配对效果和实现手写体数字识别题目实验代码代码详解题目基于kNN算法改进约会网站的配对效果基于kNN算法实现手写体数字识别实验代码改进约会网站。

落幕·重逢·2024-01-26 20:56

Google的Colaboratory

记得很久以前我用自己的MacBookPro试过TensorFlow1.0的手写数字识别的示例，由于性能问题，就不了了之了。其实Google有一个叫Colaboratory的应用，可以用来作机

Jiangyouhua·2024-01-26 18:54

2024-人工智能-mnist.load_data直接这么写报错的问题

2024-人工智能-mnist.load_data直接这么写报错的问题1.先看看我的代码如何报错的：fromkeras.datasetsimportmnist(X_train,y_train),(X_test

itwangyang520·2024-01-26 15:44

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比（即激活函数的梯度越大，w和b的大小调整的越快，训练速度也越快）3.激活函数是sigmoid函数时，二次代价函数调整参数过程分析理想调整参数状态：距离目标点远时，梯度大，参数调整较快；距离目

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别1数据集加载2搭建RNN模型3训练模型4模型保存和加载模型测试1数据集加载importseabornassnssns.set(font_scale=1.5,style

Teacher.Hu·2024-01-24 10:18

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成

Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

如何判断样本标注的靠谱程度？置信度学习（CL）简述

一只小狐狸带你解锁NLP/DL/ML秘籍来源：AI科技评论前言使用ImageNet、CIFAR、MNIST或IMDB这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？

夕小瑶·2024-01-23 07:32

神经网络（一）

神经网络1.神经网络基础2.浅层神经网络分析3.卷积神经网络4.卷积神经网络MNIST数字图片识别1.神经网络基础神经网络：想让计算机模拟大脑处理信息的过程。

Daily_Note·2024-01-22 15:42

多层感知机实战

多层感知机的从零开始实现我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=

良子c·2024-01-21 22:20

AI手写数字识别（二）

应用的主体逻辑都在MNIST.App项目的文件中，该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。剩下的都是自动生成的代码。界面联动是为了实现手写输入时的

人工智能MOS·2024-01-21 16:01

softmax回实战

1.数据集MNIST数据集(LeCunetal.,1998)是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。

良子c·2024-01-21 08:40

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

1.准备数据集我们将使用MNIST数据集，这是一个常用的手写数字数据集。Keras

AI小白龙*·2024-01-21 07:48

MNIST手写数字识别代码详细备注版【零基础入门使用】

详细讲解视频可看B站up：唐国梁Tommy的视频轻松学PyTorch手写字体识别MNIST这是我目前为止看到的讲解最详细的视频，解答了我很疑惑。

华墨1024·2024-01-21 05:43

zabbix监控阿尔法特（OmniStack LS 6248）交换机

一、OmniStackLS6248交换机配置Usb—db9母线和网线连接console口断电重启----ESC----2----删除配置文件boot.cfg断电重启-----Unit------1/e1

乐于技术分享·2024-01-20 22:42

数据交易问路之数据类型：API数据接口、数据包是最常见的数据交易产品类型

国内数据交易机构数据产品主要包括五个范畴，可爬取公开数据也可由合作伙伴提供API数据接口、数据包是最常见的数据交易产品类型数据类型“数字识别0.0028元/次”，“人脸融合0.0153元/次”，“人脸对比

电商数据girl·2024-01-20 20:31

pytorch图片分类神经网络代码

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

jiang_changsheng·2024-01-20 15:40

mysql创建函数报This function has none of DETERMINISTIC

mysql创建函数时报错：ThisfunctionhasnoneofDETERMNISTIC,NOSOL,orREADSSOLDATAinitsdeclarationandbinaryloggingisenabled

朝阳眯眼·2024-01-20 09:08

Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练

亦枫Leonlew·2024-01-20 03:20

《如何制作类mnist的金融数据集》（完结篇）——4、如何使用生成的ubyte文件？

拿mnist数据集为例，通常来讲想使用mnist数据集时，会直接通过代码线上下载，然后使用dataloader去加载mnist数据集。

wo~he!·2024-01-19 16:21

《如何制作类mnist的金融数据集》——3．生成index.ubyte文件

3．生成index.ubyte文件这里我主要参考了这篇博客，他们把这块的知识解释得很到位了，我这里也没什么补充的。主要是拿到训练集图片与标签的index_ubyte文件和测试集的图片与标签的index_ubyte文件。共四个文件。非常感谢我的参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44042678/article/details/131631917?spm=1001.2014.

wo~he!·2024-01-19 16:21

《如何制作类mnist的金融数据集》——2．生成28*28灰度图

2．生成28*28灰度图有了9类共54000张黑白图后，需要对它进行进一步的处理，那就是把它弄成28*28的黑像素图像。主要思路就是对每类图像的文件夹进行遍历，然后resize直接上代码：importtorchvision.transformsastransformsfromPILimportImagenum=6000foriinrange(num):#读取原始图像#original_image=

wo~he!·2024-01-19 16:15

idx-ubyte文件解析

2017-11-1902:19Mnist手写数字数据库是著名的神经网络入门级训练集，它图像文件的后缀名一般为idx3-ubyte,图像标签文件后缀名为idx1-ubyte。

lindorx·2024-01-19 12:12

ML：2-2-1 Tensorflow

Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow实现继续看手写数字识别的例题第一步

skylar0·2024-01-18 09:47

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN进行手写体识别

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

生成对抗网络GAN（MNIST实现、时间序列实现）

生成对抗网络生成对抗网络介绍MNIST—GANConditionalGAN(CGAN)—时间序列预测生成对抗网络介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:10

[源码和文档分享]基于Python实现的手写数字识别

一、准备测试准备：pycharm，windows自带画图功能，python3.5安装python3.5将解压的文件夹拖入pycharm中，设置解释器路径为：文件解压路径\ML_num\venv\Scripts\python.exe若要调用文件，只要点入文件并点击右上角绿色三角或鼠标右键点run相应文件参考文档和完整的文档和源码下载地址：https://www.write-bug.com/artic

ggdd5151·2024-01-18 04:53

【Eclipse】添加资源文件至已有项目中

目录0.背景1.环境2.具体操作细节0.背景用eclipse新建项目后，代码中会用到一个资源文件【mnist_data.mat】，如果没添加至项目目录会报错“FileNotFoundError:[Errno2

Wyn_·2024-01-17 18:48

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录回顾LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression

chairon·2024-01-17 14:24

pytorch 定义torch类型数据_[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型(不必每次都跑mnist

焦糖不苦·2024-01-17 14:01

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。

木头里有虫911·2024-01-17 01:19

AI扩展手写数字识别应用（一）

本文的应用是基于前文“手写数字识别应用”中的基础应用进行扩展实现的。本文将通过这一案例，展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程，以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程。

人工智能MOS·2024-01-16 19:03

AI扩展手写数字识别应用（二）

理解代码输入处理在新应用的代码部分，和我们在手写数字识别课程介绍的代码比起来，差别最大的地方就在于如何处理输入。

人工智能MOS·2024-01-16 19:03

毕业设计：基于SVM的手写数字识别系统机器视觉人工智能

前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大

Krin_IT·2024-01-16 13:35

（自我剖析一下我博客“问答”中的第三个问题）准确率一直居低不上是什么原因引起的？

后来我在问答区中博主“皮皮宽”的回答中受到了一些启发，大佬说“MNIST数据集是个10分类的问题，完全随机判断也有10%的概率蒙对。。说明这个模型完全没起到作用”。因此我怀疑是模

wo~he!·2024-01-16 10:58

《如何制作类mnist的金融数据集》——0.背景

0．背景最近在金融人工智能领域进行了研究。由于金融领域数据集的欠缺，因此需要根据其领域中的各种数据的特征进行相应数据集的制作。下图所示是一篇关于金融与预测的论文，题目为：《预测自动交易的财务信号:一个可解释的方法》。在这篇论文中我主要对其中使用的数据集比较感兴趣。在上图所示的论文中，他们对市场5-h价格进行了聚类，以根据市场的下一个5-h时间框架找到每个时间t的代表性。然后，训练一个深度网络模型来

wo~he!·2024-01-16 10:55

《如何制作类mnist的金融数据集》——1.数据集制作思路

1．数据集制作思路（生成用于拟合金融趋势图像的分段线性函数）那么如何去制作这样的一个类minist的金融趋势曲线数据集呢？还是如上图所示，为了使类别平均分布，因此可以选取三种“buy”的曲线、三种“sell”的曲线以及三种“no”的曲线来作为新数据集的基本数据类别。那么buy类别的曲线可以选取上图中的第14、12、19个图像，并将其主标签类别设为0、1、2；那么sell类别的曲线可以选取上图中的第

wo~he!·2024-01-16 10:55

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练，同时判断预测效果保存模型部署算法，使用新的数据进行预测推理使用Keras快速构

絮沫·2024-01-16 08:49

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

1简介简称：CNN，convolutionalneuralnetwork应用场景：图像识别与分类（CNN），看图说话（CNN+RNN）等优越性：和多层感知机相比，cnn可以识别独特的模式，可以自动从数据中提取特征。一般机器学习需要特征工程，cnn可以自动识别，极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点：层包含卷积层，池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比

peter6768·2024-01-16 07:15

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

佩瑞·2024-01-16 02:33

LeNet-5（用于手写体字符识别）

结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层每层有多个FeatureMap（每个FeatureMap有多个神经元）FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解：1、INPUT层——输入层（本层不算LeNet的网络结构）输入图像尺寸统一归一化为32*322、C1层——卷积层输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类

okimaru·2024-01-15 10:27

机器学习 | 卷积神经网络

数据集可以使用手写体数字图像标准数据集，也可以自行构建。预测问题可以包括分类或者回归等。实验工作还需要对激活函数的选择、

rookiexiong·2024-01-15 08:23

1月14日，每日信息差

北京人形机器人创新中心专家委员会成立第四、中疾控：新冠疫情可能在本月出现回升，JN.1变异株大概率将成我国优势流行株第五、三星S24系列手机屏幕将进行全面升级，触控响应速度提升10%，为用户带来更流畅的手写体验

信息差Pro·2024-01-15 03:54

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。

Cool_Pomelo·2024-01-14 03:38

AI手写数字识别（一）

简介本文将介绍一例"手写数字识别应用"的开发过程。本文将通过这一入门级案例展示人工智能应用开发中的典型元素，如准备人工智能应用开发所需的软件环境，使用Vi

人工智能MOS·2024-01-13 18:10

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