二、MLP算法实现手写数字识别通过学习林大贵老师的《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》，对图像处理的过程有了较浅薄的理解，在此与大家分享，同时由于上书中提供的代码下载页面失效,笔者按照书本中的内容手敲代码,如果有纰漏敬请指正。此第二节为使用MLP算法进行神经网络构建以及手写数字的识别，有关MNIST数据的获取以及预处理的介绍可以参看笔者上一篇博客。1.数据的预测处理以及导入
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2023-12-16 14:59:33
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用神经网络实现手写数字识别这是我的第一篇关于神经网络的博客，我们的目的是建立一个全连接的神经网络模型来识别手写数字，希望通过写博客记录自己学习的过程，不断提高。本文主要参考这篇博文一文弄懂神经网络中的反向传播法1.准备工作环境：python 3.7 , pycharm 在开始之前我们需要导入一些模块：numpy python中用来进行科学计算的基本软件包scipy.special 这是一个常见的激
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2024-07-06 09:39:42
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参考博客：《参考博客一》《参考博客二》《MNIST代码理解》所需环境：已安装opencv环境下载好MNIST数据集pycharm一些库的安装实现效果： 这是手写的两个字，进行opencv二值化处理后，得到两张28*28像素的图片，即可进
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2023-09-06 18:37:17
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1.准备数据手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字:2.将数据格式化为 npz 文件"""
将图片和标签整理为 npz 文件
"""
import numpy as np
import os
from PIL import Image
import json
# 读取图片
# 存到 npz 文件中的为 28 *28 的矩阵列表
tr
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2023-10-13 12:32:58
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使用numpy搭建神经网络，进行手写数字识别1 实验目的与要求实验要求使用神经网络来完成基于MNIST的手写数字的分类。其中MNIST数据库是由Yann提供的手写数字数据库文件。这个数据库主要包含了60000张的训练图像和10000张的测试图像，囊括了各种手写数字图片。数据样本如下图所示。 实验要求使用手动搭建神经网络，实现前后向，参数更新。神经网络结构不限,建议使用CNN，并利用训练好的神经网络
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2024-06-02 23:23:03
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在开始之前，首先声明本篇文章参考官方编程指南，我基于官网的这篇文章加以自己的理解发表了这篇博客，希望大家能够更快更简单直观的体验MindSpore，如有不妥的地方欢迎大家指正。【本文代码编译环境为MindSpore1.3.0 CPU版本】准备环节确保已安装MindSpore（可以根据自己的硬件情况安装，CPU，GPU，Ascend环境均可）选择一个集成开发工具（Jupyter Notebook，P
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2023-11-24 11:36:09
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手写识别的应用场景有很多，智能手机、掌上电脑的信息工具的普及，手写文字输入，机器识别感应输出；还可以用来识别银行支票，如果准确率不够高，可能会引起严重的后果。当然，手写识别也是机器学习领域的一个Hello World任务，感觉每一个初识神经网络的人，搭建的第一个项目十之八九都是它。我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别，与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字，样本数据集也只需要覆
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2023-10-13 12:23:51
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一、前期工作设置GPU（CPU的请省略）导入数据归一化可视化图片调整图片二、构建CNN网络模型 三、编译模型 四、训练模型 五、预测 六、知识点详解mnist手写数字数据集介绍神经网络程序说明网络结构说明一、前期工作我的编程环境编程语言：Python编译器：PyCharm包：tensorflow21. 设置GPU（CPU可以忽略）import tensorflow as tf
gpus = tf.
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2024-08-07 16:15:43
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BP神经网络理解原理——用Python编程实现识别手写数字 备注，这里可以用这个方法在中编辑公式： https://www.zybuluo/codeep/note/163962一、前言 本文主要根据一片英文书籍进行学习，并且尝试着在 环境下用Python软件进行编程验证效果，书的名字叫：Using neural nets to recognize handwri
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2024-03-09 21:14:02
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一、数据集训练用的数据集使用的是sklearn框架中内置的数字数据集， 共 1797条数据，每条数据由64个特征点组成import numpy as np
from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits() # 加载数字样本
X = digits.data # 特征数据
y = digits.target # 标签
pr
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2024-01-26 09:03:12
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手写数字识别关注公众号“轻松学编程”了解更多。导包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#导入knn算法，决策树，逻辑斯蒂回归
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import Decision
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2023-08-04 16:53:40
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深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow库。可以打开命令行进行安装，也可以再PyCharm下的命令行安装，建议在PyCharm下的命令行进行安装，因为我有许多同学在cmd控制台安装的时候，会报许多的错误。其实在PyCharm中安装
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2023-11-25 22:23:03
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# Python 手写数字识别
手写数字识别是计算机视觉领域中一个典型的任务，它能让计算机自动识别和理解手写的数字。这个任务不仅有助于数字输入的自动化，还在很多实际应用中起到了重要的作用，比如银行支票处理、邮政编码识别等。本篇文章将介绍如何使用Python进行手写数字识别，包含基本的实现步骤、相应的代码示例以及相关的可视化图表。
## 系统组成
手写数字识别系统的主要组成部分包括：
1.
在上篇文章中，我们已经把AI的基础环境搭建好了（见文章：Ubuntu + conda + tensorflow + GPU + pycharm搭建AI基础环境），接下来将基于tensorflow训练第一个AI模型：MNIST手写数字识别模型。MNIST是一个经典的手写数字数据集，来自美国国家标准与技术研究所，由不同人手写的0至9的数字构成，由60000个训练样本集和10000个测试样本集构成，每个
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2024-07-08 16:55:26
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完整代码的文章底部（Optimization_mnist.py和lr_utils.py），原理和公式部分可以看前面文章，转载文章请附上本文链接学完前面（1到6）文章就完成了吴恩达deeplearning ai 课程前面2门课程的内容了，可以写出下面的代码，可以去参加一些比赛，这里推荐一个kaggle上面的一个mnist手写数字识别的知识竞赛，在没有使用深度学习框架情况下他的评分达到了0.94914
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2024-08-08 16:42:42
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实验一：手写数字识别
一、实验目的利用深度学习实现手写数字识别，当输入一张手写图片后，能够准确的识别出该图片中数字是几。输出内容是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的其中一个。二、实验原理（1）采用用全连接神经网络训练 全连接神经网络模型是一种多层感知机(MLP)，感知机的原理是寻找类别间最合理、最具有鲁棒性的超平面，感知机最具代表的是SVM支持向量机算法。神经网络同时借鉴了
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2023-12-09 14:12:45
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一、引言 前一篇博文使用单隐层的全连接神经网络，并结合一些神经网络的优化策略，如指数衰减学习率、正则化、Relu激活函数和Adam优化算法等，用包含100个隐层神经元的神经网络实现了MNIST数据集上手写数字识别98%的准确率。但是全连接神经网络也是有局限的，即使使用很深的网络、很多的隐层结点、很大的迭代轮数，也很难在MNIST数据集上得到99%以上的准确率。不过，卷积神经网络的出现解决了这一问题
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2023-10-08 08:10:57
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1. 知识点准备在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解，第一是二维图像上卷积的概念，第二是 pooling 的概念。a. 卷积关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性，以下面这个一维的卷积为例子：第一个特性是稀疏连接。可以看到， layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接。这个局部范围也叫感受野。第二个特性是相同颜色的线条代表了相同
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2024-06-20 10:23:43
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一.使用数据集进行手写数字识别import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
import matplotlib.pyplot a
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2023-10-05 14:15:55
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在自己的windows环境下配置好了深度学习的环境，本文主要记录一下用深度学习的环境下实现一个简单的手写数字识别的模型训练和使用。1、在pycharm中配置conda环境： 环境配置好以后，可以开始手写数字识别的代码了2、加载tensorflow和 keras的库import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, lay
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2024-04-23 13:02:04
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